単調欠測データをもつ成長曲線モデルにおける検定とモデル選択について

关于具有单调缺失数据的增长曲线模型的测试和模型选择

• 批准号: 22K13961
• 负责人: 八木 文香
• 金额: $ 1.66万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K13961/
• 关键词: 単調欠測データ; 統計的仮説検定; 尤度比検定

2022年度は，データが単調型欠測を持つ場合に(i)成長曲線モデルにおける平均構造の適合性検定と(ii)平均ベクトルと分散共分散行列の同時検定について，いくつかの研究成果を得ており，それらを学会にて発表した．(i)については，成長曲線モデルでは平均にある種の構造を仮定するのであるが，その平均構造の特定化が適しているかどうかの検定について，データが2-step単調型欠測を持つ場合の議論である．1標本問題における2-step単調欠測データに対するT二乗型検定統計量を提案し，その帰無分布の近似上側パーセント点として，F分布を用いたものを提案した．この近似上側パーセント点については，漸近展開により検定統計量の帰無仮説の下での期待値を導出することによって得られるものである．ある既知行列に対していくつかのパラメータの下で，モンテカルロ・シミュレーションを行い，提案した近似上側パーセント点の近似精度が良いことを示した．(ii)については，1標本問題においてデータが2-step単調型欠測を持つ場合の議論であり，平均ベクトルと分散共分散行列の同時検定問題に対する尤度比検定統計量を帰無仮説の下で漸近展開することによって，バートレット補正による修正尤度比検定統計量を導出することに成功した．モンテカルロ・シミュレーションを通して，いくつかのパラメータに対して提案した修正尤度比検定統計量のカイ二乗近似の精度が良いことを示し，また数値的な検出力についても議論した．

In 2022, the research results of (i) growth curve,(ii) average structure, and (iii) dispersion and co-dispersion were obtained. (i)The growth curve is characterized by a 2-step unmodulated undermeasurement, a 2-step unmodulated undermeasurement, and a 2-step unmodulated undermeasurement. The growth curve is characterized by a 2-step unmodulated undermeasurement. F. Distribution The approximate upper side of the equation is the point where the asymptotic expansion is derived. The approximate accuracy of the proposed method is shown in the table below. (ii)In this paper, we discuss the problem of 1-step single modulation under measurement, and successfully derive the ratio estimation statistics for the problem of simultaneous detection of scattered and co-dispersed arrays. The accuracy of the two-dimensional approximation of the calibration statistics is good, and the accuracy of the calibration statistics is good.

项目成果

2-step単調欠測データの下での平均ベクトルと分散共分散行列の同時検定に対する尤度比検定統計量のバートレット補正

似然比检验统计量的 2 步 Bartlett 校正，用于在单调缺失数据下同时检验均值向量和方差-协方差矩阵

• 发表时间: 2022
• 作者: Komatsu Takashi;Konno Norio;Sato Iwao;小松 尭;Hamaguchi Yushi;Hamaguchi Yushi;Yushi Hamaguchi;濱口 雄史;濱口 雄史;Yushi Hamaguchi;濱口 雄史;八木文香，尾﨑冬弥，瀬尾隆;橋田航平，八木文香，瀬尾隆
• 通讯作者: 橋田航平，八木文香，瀬尾隆

On the Test for Adequacy in Growth Curve Model with Two-step Monotone Missing Data

两步单调缺失数据增长曲线模型的充分性检验

• 发表时间: 2023
• 作者: Komatsu Takashi;Konno Norio;Sato Iwao;小松 尭;Hamaguchi Yushi;Hamaguchi Yushi;Yushi Hamaguchi;濱口 雄史;濱口 雄史;Yushi Hamaguchi;濱口 雄史;八木文香，尾﨑冬弥，瀬尾隆
• 通讯作者: 八木文香，尾﨑冬弥，瀬尾隆

A Test for Adequacy in Growth Curve Model with Two-step Monotone Missing Data

两步单调缺失数据增长曲线模型的充分性检验

• 发表时间: 2022
• 作者: Takehiro Ito;Yuni Iwamasa;Naonori Kakimura;Naoyuki Kamiyama;Yusuke Kobayashi;Shun-ichi Maezawa;Yuta Nozaki;Yoshio Okamoto;Kenta Ozeki;尾﨑冬弥，八木文香，瀬尾隆
• 通讯作者: 尾﨑冬弥，八木文香，瀬尾隆