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リサンプリング法に基づく2群の平均値の同等性検定法の開発とその応用に関する研究

基于重采样方法的两组均值等效性检验方法的开发及其应用研究

基本信息

批准号：
15700227
负责人：
櫻井裕仁
金额：
$ 2.11万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,2群の平均値の同等性検定法を開発することを目的としている。ここで2群の母集団分布は,特定の分布形で記述されないような場合,すなわちノンパラメトリックな場合を想定している。本年度は,関連文献の調査を行うとともに,代表的なリサンプリング法であるブートストラップ(bootstrap)法に着目し,主として,各群のデータが縦断的データ(longitudinal data)として与えられる場合の検定法の開発に関する研究を行った。ブートストラップ法を仮説検定の問題に適用する際,我々が観測できる(初期)標本は帰無仮説のもとで得られるものでないために,それに基づいて帰無仮説のもとでの検定統計量の分布を如何に近似するかが極めて重要な問題となる。また,縦断的データを扱う場合には,隣り合うデータ間の相関構造をできるだけ崩さずに如何に扱うかも問題である。本年度の研究成果として,以下の知見が得られた。まず,各群の初期標本に対して適当な変換を行った後にブロック・リサンプリング法を適用し,次に,各群のブロックを合併して得られるブロックの集合から2群に対応するリサンプルを構成し,それに基づいて検定統計量の分布を近似することを考える。このようにすれば,ある程度上述した問題の解決が図られることが分かった。すなわち,いくつかの状況下でのブートストラップp値のモンテカルロ近似値,およびそれから計算される検定のサイズ,検出力に関するシミュレーションを行い,その数値的な挙動についての検討を行った結果,提案した手法によれば,名目上の検定のサイズを維持し,従来の方法と比較して検出力の高い検定法の得られる場合のあることが分かった。

In this study, two groups of average population equality methods were used to determine the purpose of the study. The parent set of 2 groups is distributed, and the specific distribution pattern records that the data is closed, and that the data is expected to match. This year, the literature is in full swing, and the representative method is the bootstrap method, which focuses on the target, the focus, and the combination of each group of data (longitudinal data) and each group of data. In order to determine the accuracy of the problem, we do not know how to determine the accuracy of the problem. In the initial stage, we have obtained a general understanding of how to determine the accuracy of the problem. We do not know how to determine the accuracy of the distribution of statistical data. If you don't know how to solve the problem, you need to know how to solve the problem. The results of this year's research have been reviewed, and the following comments have been received. In the early days of each group, the target data of each group were collected in the early stage of each group, and the data of each group was analyzed in the early stage of each group. in the initial stage of each group, in the initial stage of each group, when the target data of each group is used, the method is used in the first place, the second time, each group is divided into two groups. Please tell me how to solve the above-mentioned problems. In the current situation, the operation is similar, the calculation is similar, the calculation is based on the calculation of the number of operations, the number of activities is the result of the operation, the method of the proposal is compared, and the name of the account is determined. The method of "coming" is better than that of the output of the system.