自适应两阶段设计的性质及样本容量的再估计

临床试验的主要目的是在给定的一些可能有效的治疗中找到一个最佳治疗,并证明所找到的最佳治疗相对于试验控制组的优效性。文章探讨了自适应两阶段试验设计及其在临床Ⅱ/Ⅲ期中的应用,并证明了一些性质。通过计算机模拟给出了有效性检验的临界值与样本容量的关系,指出自适应两阶段试验所需的样本容量比传统的试验设计方法更少,有较高的伦理学价值和经济学价值。     

空间误差分量模型的Bootstrap LM检验

空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效.文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间相关性LM检验,提高检验统计量的有效性.Monte Carlo模拟实验表明,Bootstrap LM检验的水平受误差项分布、空间权重矩阵和样本量影响较小,并且远优于渐近LM检验,具有理想的检验水平;渐近LM检验和Bootstrap LM检验的功效均随着空间相关性的增强,及样本量的增大而增大,但Bootstrap LM检验在各种情形下均具有更高的检验功效,尤其是样本量较小时.简言之,Bootstrap LM检验是SEC模型更为优越的空间相关性检验方法.     

关于列联表卡方检验在数学教育研究中的使用方法分析

列联表卡方检验适用于具有分类特征的样本间的差异性的检验。其用于比较的样本容量的不同取值将直接影响研究结论;把每个样本在各个维度上的"实际观察值"转化为"实际观察值的百分比"进行数据分析也会影响研究结论。本文讨论"样本容量的不同取值"和"样本实际观察值的百分比"对研究结论的影响。     

多目标抽样中样本容量设计研究

一、样本容量最佳设计的存在性说明在抽样调查中 ,样本容量的研究是一个非常重要的问题。样本容量和样本精度以及调查费用都有密切的关系。根据文献 (1 ) ,它们之间存在如图 1所示的关系。图 1　抽样误差与样本容量关系示意图从图 1中可以看出 ,抽样误差随样本量的增加而递减 ,在样本容量较少时 ,递减的幅度是较大的 ,但随着样本容量的增加 ,递减的幅度减少。样本容量增加到一定的量时 ,需要增加很大的费用 ,样本误差才能降低一点。这时 ,再增加样本容量就“很不合算”了。这其实就是大数定律在抽样调查中的反映。图 2　总成本和样本量的变…     

基于贝叶斯理论的小批量产品抽样检验方法

文章针对小批量产品抽样检验存在的样本量大、检验费用高等问题,研究了基于贝叶斯理论的抽样检验方法,该方法充分利用质量的历史信息,以费用最小为目标,在保证质量的前提下,尽可能减少所检验样品的个数,降低检验的工作量和成本.     

基于成都市小城镇土地利用效率的实证分析

本文运用DEA(数据包络分析)方法对成都市部分地区小城镇土地利用效率进行了实证分析,然后利用Kruskal-Wallis秩和检验对DEA分析结果进行检验,得出在所研究地区小城镇土地利用效率相等的结论.     

关于样本量计算方法的比较研究

在设计抽样方案时样本量的确定是一个重要内容,确定样本量需要综合考虑精度、置信水平、抽样方式、费用等多方面因素.文章首先对费用一定误差最小或误差一定费用最少时的最优样本量进行分析,然后利用简单随机抽样的样本量和设计效应研究复杂抽样的样本量,最后根据社会调查的经验总结出针对不同总体规模和目的的样本容量范围,为抽样设计提供参考依据.     

截面数据异方差问题检验技术的比较

在忽略异方差的情况下,进行模型的OLS参数估计会导致严重的后果,因此,研究异方差性的检验、选取适当的检验方法是非常重要的理论与实践问题.文章基于蒙特卡罗随机模拟技术,分别在Permutation Test与传统形式下对异方差检验的主要方法有:White检验、Park检验、Goldfeld-Quandt检验、Breusch-Pagan/Godfrey检验、Glejser检验,在不同的异方差假定形式下、在不同的样本容量下对这五种检验方法的第一类错误率的控制、检验功效等方面进行充分、完备的研究和讨论,并给出结论供实践工作者参考.     

两类错误条件下方差检验中样本容量的确定

在统计假设检验中,会发生"弃真"和"取伪"两类错误。一般而言,在只给出犯第一类错误的概率、样本容量自由选择的情况下,犯第二类错误的概率是无法控制的。文章从两类错误的概念出发,分别探讨了方差检验中单母体及双母体均值已知、均值未知情形下两类错误与样本容量的关系;并在控制两类错误的条件下,推导出了确定样本容量的公式。     

基于Monte Carlo随机模拟的几种正态性检验方法的比较

文章概述了几种主要的正态性检验方法,指出了它们的联系和区别.在Monte Carlo随机模拟的基础上,计算了Shapiro-Wilk检验、Kolmogrov-Smirnov检验、Gramer-von Mises检验和Anderson-Darling检验等四种检验方法在显著性水平为0.01,0.05和0.1,样本容量为10,20,30和100的条件下的检验功效.并在比较和分析各检验方法功效的基础上,给出了相关结论和建议.