关于回归中不同形式相互作用的可检测性 模型

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摘要翻译：
我们导出了一个渐近幂函数，用于一个回归模型中基于似然的交互检验，其中可能有错误指定的交替分布。这允许对通过数据很难或很好地检测到的交互类型进行一般性调查。我们主要将两两相互作用模型与Gustafson，Kazi和Levy(2005)中引入的“扩散相互作用模型”进行对比。
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英文标题：
《On the detectability of different forms of interaction in regression
  models》
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作者：
Juxin Liu, Paul Gustafson
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
  We derive an asymptotic power function for a likelihood-based test for interaction in a regression model, with possibly misspecified alternative distribution. This allows a general investigation of types of interactions which are poorly or well detected via data. Principally we contrast pairwise-interaction models with `diffuse interaction models' as introduced in Gustafson, Kazi, and Levy (2005).
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/711.4011

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关键词：相互作用 Multivariate interactions distribution interaction derive Gustafson 扩散 幂函数 形式