論文の概要: USP: an independence test that improves on Pearson's chi-squared and the $G$-test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10880v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 15:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:35:35.775811
• Title: USP: an independence test that improves on Pearson's chi-squared and the $G$-test
• Title（参考訳）: usp:pearsonのchi-squaredと$g$-testを改良した独立テスト
• Authors: Thomas B. Berrett and Richard J. Samworth
• Abstract要約: U$-Statistic Permutation (USP) の独立性テストを、連続表に表示された離散データのコンテキストで提示する。 対照的に、USPテストはすべてのサンプルサイズのためのわずかなレベルでテストのサイズを制御するために保証されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the $U$-Statistic Permutation (USP) test of independence in the context of discrete data displayed in a contingency table. Either Pearson's chi-squared test of independence, or the $G$-test, are typically used for this task, but we argue that these tests have serious deficiencies, both in terms of their inability to control the size of the test, and their power properties. By contrast, the USP test is guaranteed to control the size of the test at the nominal level for all sample sizes, has no issues with small (or zero) cell counts, and is able to detect distributions that violate independence in only a minimal way. The test statistic is derived from a $U$-statistic estimator of a natural population measure of dependence, and we prove that this is the unique minimum variance unbiased estimator of this population quantity. The practical utility of the USP test is demonstrated on both simulated data, where its power can be dramatically greater than those of Pearson's test and the $G$-test, and on real data. The USP test is implemented in the R package USP.
• Abstract（参考訳）: U$-Statistic Permutation (USP) の独立性テストを、連続表に表示された離散データのコンテキストで提示する。 ピアソンの2乗独立テスト(または$G$-test)は一般的にこのタスクに使用されるが、これらのテストはテストのサイズやパワー特性を制御できないという点で、深刻な欠陥があると主張する。 対照的にUSPテストでは、すべてのサンプルサイズに対して名目レベルでテストのサイズを制御することが保証されており、小さな(またはゼロの)細胞数に問題はなく、最小限の方法で独立性に反する分布を検出することができる。 テスト統計は、依存の自然な人口尺度の$ U$統計的推定値から派生しており、これはこの人口量のユニークな最小分散不偏推定値であることを証明します。 USP テストの実用性は、Pearson のテストや $G$-test のそれよりも劇的に大きなパワーを持つシミュレートされたデータと、実際のデータの両方で実証されています。 USPテストは、RパッケージUSPで実装される。

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