Bivariate Nonparametric Tests for the One-Sample Location Problem
单样本位置问题的二元非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用二元位置检验，未明确涉及所列分布效应或其他经济计量细分。
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单样本位置问题的二元非参数检验
- 研究问题
- 在二元单样本位置检验中，如何改善符号与符号秩方法对线性变换的适应性，减少功效对位移方向和协方差的依赖？
- 方法与思路
- 作者修改此前提出的二元符号检验与符号秩检验，以解决线性变换不变性问题，并使用渐近分析、蒙特卡洛研究和实例评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，修改后的程序针对不变性困难作出改进，渐近结果及模拟显示，其效率和小样本功效相较原检验表现较好。
- 阅读关注点
- 应核对修改步骤与线性变换不变性的准确范围、渐近比较的分布条件，以及模拟中的位移方向、协方差和样本规模。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未注明版本，未提供具体功效或效率数值；相较原检验表现较好，不能推出普遍优于Hotelling检验。
原文摘要
Many nonparametric competitors to Hotelling's T2 test lack T 2's property of invariance under linear transformations. Such tests have power and efficiency that depend on the direction of shift and the covariance matrix of the alternative distribution. This article modifies a previously proposed bivariate sign test and signed rank test to overcome this difficulty. Asymptotic results and a Monte Carlo study indicate that the efficiency and small-sample power of the new procedures compare favorably to those of the original tests. An example illustrates the application of the new procedures.