Permutation Testing for Monotone Trend
单调趋势的置换检验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：摘要明确研究时间序列单调趋势的统计检验，因此选择时间序列；未将趋势直接建模为结构断点变化。
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单调趋势的置换检验
- 研究问题
- 如何精确定义时间序列的单调趋势检验，并修正常用 Mann–Kendall 检验在大样本中也可能失控的第一类错误率？
- 方法与思路
- 作者对 Mann–Kendall 统计量进行适当学生化，构造置换检验，并提出用于检测局部而非全局趋势的统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新检验在相应一般条件下具有渐近错误率控制，并在独立同分布观测下保留置换检验的精确性。
- 阅读关注点
- 核对趋势原假设、序列依赖限制、学生化方差估计，以及局部统计量定义与精确性和渐近有效性的适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列一般条件，不能认定检验对任意时间依赖均有效。
原文摘要
In this paper, we consider the fundamental problem of testing for monotone trend in a time series. While the term "trend" is commonly used and has an intuitive meaning, it is first crucial to specify its exact meaning in a hypothesis testing context. A commonly used well-known test is the Mann-Kendall test, which we show does not offer Type 1 error control even in large samples. On the other hand, by an appropriate studentization of the Mann-Kendall statistic, we construct permutation tests that offer asymptotic error control quite generally, but retain the exactness property of permutation tests for i.i.d. observations. We also introduce "local" Mann-Kendall statistics as a means of testing for local rather than global trend in a time series. Similar properties of permutation tests are obtained for these tests as well.