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General Research Statistics : The Role of Artificial Observations in Misclassified Binary Data with Common False-Positive Error
분야 자연과학 > 통계학
저자 SeungChunLee
발행기관 한국통계학회
간행물정보 응용통계연구 2012년, 제25권 제4호, 697~706쪽(총10쪽)
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영문초록
An Agresti-Coull type test is considered for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to common false-positive error. The performance of the test is compared with likelihood-based tests. The Agresti-Coull test has many desirable properties in that it can approximate the nominal significance level well, and has comparable power performance with a computational advantage.
 
 
Agresti-Coull test, Likelihood-based tests, profile Likelihood, double sampling
 
 
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