使用 Bootstrap 方法评估离散二元分布中相关估计量的性能
统计方法学
2015-11-06 v1
摘要
当数据来自离散或连续非正态总体时,相关系数很少受到关注。在本文中,我们考虑来自同一族的两个相关系数即 Pearson 估计量和 Spearman 估计量的效率。考察了两种离散二元分布:Poisson 分布和 Negative Binomial 分布。使用经典和 bootstrap 技术构造置信区间,对这两个估计量进行了比较。因此,这些技术本身也作为比较对象。模拟研究也用于考察两个估计量的相对效率和偏差。Pearson 估计量表现略优于 Spearman 估计量。
引用
@article{arxiv.1511.01677,
title = {The Assessment of Performance of Correlation Estimates in Discrete Bivariate Distributions Using Bootstrap Methodology},
author = {Michael Tsagris and Ioannis Elmatzoglou and Christos C. Frangos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01677},
year = {2015}
}
备注
22 pages with 5 tables and 2 figures