我不知道有哪些书有推导, 我就简单说一下. ※ 引述《chh4kimo (詹董─改变)》之铭言： : short computational form for the Yates-corrected Chi test for 2X2 table : 2 : X 的由来 这个式子是从 (10.5) 配上 Table 10.7 导出来的 (可能会有点繁杂, 或是有些近似法, 我不确定. 但至少你可以马上明显看出分母的确应该是长那样). 至於 (10.5) 为什麽是 Chi-square, 这是利用 Chi-square 是 Normal 的平方, 加上 Binomial(p) 的 mean 是 np, variance 是 np(1-p) 用中央极限定理可以趋近 Normal, 而可以简单导出来的. 至於怎麽导, 你可以参考 Bain&Engelhardt Introduction to Probability and Mathematical Statistics 里面有一章关於 Contingency Table. : McNemar's test-normal theory 中X 的由来 这个 Test 也是用到 Chi-suqare 是 N(0,1) 平方的观念. Normal-Theory Test 那一段的第一行就有说了, E(nA)=nD/2, Var(nA)=nD/4 所以 Chisquare 当然就是长那样. 至於 那个 1/2 只是一个矫正的系数为了让它长得更像 Normal 一点. : 另外对sample size 与 power的估计 : 用来比较两个样本 two binomial propotions(independent sample case) : n1=...............太多东西 : n2=kn1 : 还有paired sample的sample size与power估计 不知道你看过书里 Sample-Size Determination 那一章节了没有? (我的版本是 Section 7.7) 用那观念, 在加上一样是 Binomial 用中央极限定理趋近 Normal 就可以得到那个公式. 其实 Section 7.10 已经有 Binomial one-sample 的推导过程. 至於 paired 情况, 书中有稍微叙述是怎麽从 (7.x) 的公式变成 paired. : 第四是Chi Square test for trend in binomial propotiona (two sided test) : 2 : 2 A : X = ─ : B 里面的A 与B式子如何来的 这也是同样的道理. 那些 A B 看起来很复杂. 但其实也就是 mean=np 和 var=np(1-p) 的变形. : 最後在linear regression中 对interval estimation : Se(a) 的式子如何来 同样的可以参考上面提的 Bain&Engelhardt 的书, 里面有一章 Regression. --

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