A Decomposition of Pearson–Fisher and Dzhaparidze–Nikulin Statistics and Some Ideas for a More Powerful Test Construction

2010

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/03610920902775548
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

An explicit decomposition on asymptotically independent distributed as chi-squared with one degree of freedom components of the Pearson–Fisher and Dzhaparidze–Nikulin tests is presented. The decomposition is formally the same for both tests and is valid for any partitioning of a sample space. Vector-valued tests, components of which can be not only different scalar tests based on the same sample, but also scalar tests based on components or groups of components of the same statistic are considered. Numerical examples illustrating the idea are presented.