Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:0805.2242v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:0805.2242v1 (math)
[提交于 2008年5月15日 ]

标题: 在矩阵的行和列上存在顺序限制下的统计推断,以及在毒理学中的应用

标题: Statistical inference under order restrictions on both rows and columns of a matrix, with an application in toxicology

Authors:Eric Teoh, Abraham Nyska, Uri Wormser, Shyamal D. Peddada
摘要: 我们提出了一种通用的方法,用于对实值矩阵参数的组成部分进行统计推断,其中行和列受到顺序限制。 所提出的估计过程基于Dykstra和Robertson(1982)为矩阵行和列的简单顺序限制开发的迭代算法。 对于矩阵行和列的任何顺序限制,推导出了算法在一次行和列操作应用中收敛的充分条件。 新算法适用于广泛的一类顺序限制。 在实践中,很容易设计一个研究,使得本文推导出的充分条件得到满足。 例如,在平衡设计中,充分条件得到满足。 使用本文开发的估计过程,提出了一个用于矩阵行和列顺序限制的Bootstrap检验。 对有序数据进行了计算机模拟,以大小和功效为指标,将所提出的检验与一些现有的检验程序进行比较。 通过将新方法应用于从毒理学研究中获得的一组有序数据来说明该新方法。
摘要: We present a general methodology for performing statistical inference on the components of a real-valued matrix parameter for which rows and columns are subject to order restrictions. The proposed estimation procedure is based on an iterative algorithm developed by Dykstra and Robertson (1982) for simple order restriction on rows and columns of a matrix. For any order restrictions on rows and columns of a matrix, sufficient conditions are derived for the algorithm to converge in a single application of row and column operations. The new algorithm is applicable to a broad collection of order restrictions. In practice, it is easy to design a study such that the sufficient conditions derived in this paper are satisfied. For instance, the sufficient conditions are satisfied in a balanced design. Using the estimation procedure developed in this article, a bootstrap test for order restrictions on rows and columns of a matrix is proposed. Computer simulations for ordinal data were performed to compare the proposed test with some existing test procedures in terms of size and power. The new methodology is illustrated by applying it to a set of ordinal data obtained from a toxicological study.
评论: 发表于http://dx.doi.org/10.1214/193940307000000059的IMS文集(http://www.imstat.org/publications/imscollections.htm)由数学统计学会(http://www.imstat.org)出版
主题: 统计理论 (math.ST) ; 方法论 (stat.ME)
MSC 类: 62F10 (Primary) 62G09, 62G10 (Secondary)
引用方式: arXiv:0805.2242 [math.ST]
  (或者 arXiv:0805.2242v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0805.2242
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-COLL1-IMSCOLL105
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/193940307000000059
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Shyamal D. Peddada [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2008 年 5 月 15 日 09:47:04 UTC (376 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.ST
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2008-05
切换浏览方式为:
math
stat
stat.ME
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号