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Three Corrected Score Tests for Generalized Linear Models with Dispersion Covariates

机译：具有色散协变量的广义线性模型的三个校正分数检验

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We develop three corrected score tests for generalized linear models with dispersion covariates, thus generalizing the results of Cordeiro, Ferrari and Paula (1993) and Cribari-Neto and Ferrari (1995). We present, in matrix notation, general formulae for the coefficients which define the corrected statistics. The formulae only require simple operations on matrices and can be used to obtain analytically closed-form corrections for score test statistics in a variety of special generalized linear models with dispersion covariates. They also have advantages for numerical purposes since our formulae are readily computable using a language supporting numerical linear algebra. Two examples, namely, iid sampling without covariates on the mean or dispersion parameter oand one-way classification models, are given. We also present some simulations where the three corrected tests perform better than the usual score test, the likelihood ratio test and its Bartlett corrected version. Finally, we present a numerical example for a data set discussed by Simonoff and Tsai (1994).
机译：我们针对具有离散协变量的广义线性模型开发了三个校正的得分测试，从而推广了Cordeiro，Ferrari和Paula（1993）以及Cribari-Neto和Ferrari（1995）的结果。我们以矩阵符号的形式给出定义校正后统计量的系数的通用公式。这些公式只需要对矩阵进行简单的运算，即可用于获得具有色散协变量的各种特殊广义线性模型中分数测试统计量的解析闭合形式校正。它们对于数值目的也具有优势，因为我们的公式可以使用支持数值线性代数的语言轻松计算出来。给出了两个例子，即在均值或离散参数o上没有协变量的iid采样和单向分类模型。我们还提供了一些模拟，其中三个校正后的测试的性能比通常的得分测试，似然比测试及其Bartlett校正版本更好。最后，我们给出一个由Simonoff和Tsai（1994）讨论的数据集的数值示例。

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