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Journal of the American Statistical Association 104, 487 (2009) 1071-1079
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Confidence regions for the multinomial parameter with small sample size
Djalil Chafai ( ) 1, 2, Didier Concordet 1, 2
(01/09/2009)

Consider the observation of n iid realizations of an experiment with d>1 possible outcomes, which corresponds to a single observation of a multinomial distribution M(n,p) where p is an unknown discrete distribution on {1,...,d}. In many applications, the construction of a confidence region for p when n is small is crucial. This concrete challenging problem has a long history. It is well known that the confidence regions built from asymptotic statistics do not have good coverage when n is small. On the other hand, most available methods providing non-asymptotic regions with controlled coverage are limited to the binomial case d=2. In the present work, we propose a new method valid for any d>1. This method provides confidence regions with controlled coverage and small volume, and consists of the inversion of the "covering collection"' associated with level-sets of the likelihood. The behavior when d/n tends to infinity remains an interesting open problem beyond the scope of this work.
1 :  Physiopathologie et Toxicologie Expérimentales (UPTE)
INRA : UR0181 – Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse
2 :  Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT)
Université Paul Sabatier - Toulouse III – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse – CNRS : UMR5219
Statistiques/Calcul
Confidence regions – small samples – multinomial distribution
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