評估以加權最小平方法分析I*2列聯表在羅吉斯迴歸模式下的最佳化特性

Abstract

資料時，參數的估計量及其漸近變異數估計量的求得，大致上均利用最大 概似 平方（WLS）兩種估計法。在大樣本理論下，我們知道 ML 估計量具 有 BAN（Best Normal）的特性（參看 Agresti（1990，page 425-429） ）。而 WLS量是否亦具有 BAN尹疇憎␃狻A只看到如下的非正式敘述， 「當樣本數夠大時，WLS 與 ML 方法是等價、最佳的」或「WLS量是 BAN 」（參看 Bishop 等人（1975，page 58 及man（1987，page 72 及 238），Agresti（1990page 458））。在本論文中，我們將在羅吉斯迴歸 模式（logisticl Q用計算機模擬方法評估在樣本數趨近無限大時， WLS 方法與 ML鯃亄尬⑩漲繾p值之比值是否趨近於1。此外，我們亦以計 算機模擬，比較 WLS 方法之 Wald 檢定量與 ML 方法常用之 square 檢 定量（likelihood ratio statistic）的檢定水準（size test），檢定 力（power of test），棄絕率（rejection參數的含蓋率（coverage probability）來評估化特性（optimal property)。