Contributions to the statistical analysis of contingency tables : notes on quasi-symmetry, quasi-independence, log-linear models, log-bilinear models, and correspondence analysis models
For a given positive random variable and a given independent of , we compute the scalar such that the distance in the sense between and is minimal. We also consider the same problem in several dimensions when is a random positive definite matrix.
The Goodman-Kruskal measure, which is a well-known measure of dependence for contingency tables, is generalized to the case when the variables of interest are categorized by linguistic terms rather than crisp sets. In addition, to test the hypothesis of independence in such contingency tables, a novel method of decision making is developed based on a concept of fuzzy -value. The applicability of the proposed approach is explained using a numerical example.
Dans Bernard & Charron (1996), nous avons proposé une nouvelle méthode, l'Analyse Implicative Bayésienne (AIB), pour l'étude des dépendances orientées entre deux variables binaires, méthode qui permet de conclure en terme de quasi-implication entre modalités des variables. Nous étendons ici cette méthode au cas d'un tableau de contingence A × B quelconque avec le problème de la mesure du degré de quasi-adéquation des données à un modèle logique donné. Au niveau descriptif, la méthode repose...
La réussite à l'épreuve A implique-t-elle, approximativement, la réussite à l'épreuve B ? Parmi les indices descriptifs proposés pour mesurer de telles dépendances orientées, nous considérons l'indice H de Loevinger, qui s'exprime simplement en termes des taux de liaison entre modalités. A partir de cet indice, nous définissons les notions de quasi-implication, de quasi-équivalence et de quasi-indépendance dans un tableau de contingence 2 x 2. Cependant, les méthodes inductives correspondantes,...
Este artículo desarrolla y comenta diversas correcciones de continuidad a las aproximaciones normal y chi-cuadrado de algunas distribuciones discretas.
In this paper, the problem of inference with misclassified multinomial data is addressed. Over the last years there has been a significant upsurge of interest in the development of Bayesian methods to make inferences with misclassified data. The wide range of applications for several sampling schemes and the importance of including initial information make Bayesian analysis an essential tool to be used in this context. A review of the existing literature followed by a methodological discussion is...