A General Class of One-Sample Nonparametric Test Statistics Based on Subsamples
基于子样本的一般单样本非参数检验统计量AI 解读 ↓
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基于子样本的一般单样本非参数检验统计量
- 研究问题
- 能否利用独立观测子样本中最极端值的符号，构造包含符号检验和修正符号秩检验的一般非参数检验族？
- 方法与思路
- 作者考察大小为m的子样本中最极端值的符号，将所得统计量写为线性秩统计量，并分析标准化后的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该统计量族包含两个熟悉检验的特例，具有渐近正态性，且模拟与效率比较显示部分成员表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对最极端值的定义、被检验的原假设、渐近正态性的条件，以及子样本大小如何影响功效和效率。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明具体原假设、分布条件及比较场景，不能推断普遍功效优势。
原文摘要
A general class of nonparametric test statistics is constructed by considering the sign of the most extreme value in subsamples of size m taken from n independent observations. The test statistics can be expressed as linear rank statistics and reduce to the sign test statistic for m = 1 and a modified Wilcoxon signed-rank test statistic for m = 2. Asymptotic normality of properly standardized versions of our statistics is established under general conditions. Small sample power simulations as well as Pitman and Bahadur efficiencies indicate that members of our class do well in comparison with already existing test statistics.