Likelihood divergence statistics for testing hypotheses in familial data

0106439 - UTIA-B 20040251 RIV US eng J - Journal Article
Hobza, Tomáš - Molina, I. - Morales, D.
Likelihood divergence statistics for testing hypotheses in familial data.
[Věrohodnostní statistiky pro testování hypotéz v rodinných datech.]
Communications in Statistics - Theory and Methods. Roč. 32, č. 2 (2003), s. 415-434. ISSN 0361-0926. E-ISSN 1532-415X
Institutional research plan: CEZ:AV0Z1075907
Keywords : Rényi divergence * likelihood divergence statistics * testing composite hypotheses
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research
Impact factor: 0.192, year: 2003

Rényi Statistics, for testing composite hypotheses in parametric models, are defined as Rényi divergences between unrestricted and restricted estimated joint probability density functions. This family of statistics is proposed to test the equality of intraclass correlation coefficients in multivariate normal familial data. When maximum likelihood estimators are used, asymptotic distributions of test statistics under null hypothesis are obtained. Comparisons based on simulation study are included.

Rényiho statistiky, pro testování složených hypotéz v parametrických modelech, jsou definovány jako Rényiho divergence mezi odhadnutými hustotami pravděpodobnosti zúženého a nezúženého modelu. Tato třída statistik je použita pro testování rovnosti mezitřídního korelačního koeficientu ve vícerozměrných normálně rozdělených datech rodinného typu. Pro případ použití maximálně věrohodných odhadů je odvozeno asymptotické rozdělení testovacích statistik. Práce obsahuje porovnání statistik na základě simulační studie
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0013620