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Das Verhältnis zweier Poisson-Mittelwerte wird häufig in biologischen, epidemiologischen und medizinischen Studien verwendet. In diesem Artikel betrachten wir das Problem des Testens des Verhältnisses zweier Poisson-Mittelwerte und schlagen einen gültigen und effizienten Test basierend auf dem Inferenzmodell (IM) vor. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Typ-I-Fehler und die Power des IM-basierten Tests wettbewerbsfähig oder sogar besser sind als die sechs empfohlenen Tests: das Maximum-Likelihood-Verhältnis, mid-p, logarithmische Transformation und drei Tests basierend auf der Methode der Schätzung der Varianzrekonstruktion (MOVER). Für R1 sind die Rao-MOVER und fiducial-MOVER-Tests leicht konservativ. Die Tests für das Maximum-Likelihood-Verhältnis und die logarithmische Transformation können den Typ-I-Fehler nicht gut kontrollieren. Daher könnte der IM-Test für praktische Anwendungen empfohlen werden. Ein echtes numerisches Beispiel wird präsentiert, um die Flexibilität des vorgeschlagenen Tests zu veranschaulichen.
Chen et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.