Co-ordinate transformations to normality and the power of normal tests for independence
坐标正态化变换与正态理论独立性检验的功效AI 解读 ↓
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坐标正态化变换与正态理论独立性检验的功效
- 研究问题
- 对非正态二元观测分别进行边际正态化，能否改善正态理论独立性检验的功效，并如何估计所需的变换？
- 方法与思路
- 作者考察具有正态边际的二元分布，将多种非正态分布逐坐标正态化，并提出连续变量正态化变换的估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所考察的分布中，变换后的独立性检验功效更高；真实数据示例也显示结果更符合既有理论。
- 阅读关注点
- 应核对功效比较涉及的分布与备择、变换估计误差的影响，以及边际正态但联合非正态时检验的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；边际正态化不意味着联合正态，摘要未说明普遍功效保证或刊本变化。
原文摘要
This paper considers properties of the normal theory test for independence applied to observations from bivariate distributions constrained to have normal marginals. Coordinate transformations to normality are applied to a variety of non-normal distributions (X, Y) and it is found that the normal theory test for independence is more powerful when applied to the transformed vector than when (X, Y) is used. The general transformation of an arbitrary continuous variate to standard normality is discussed and a method for obtaining an accurate estimator of this transformation is presented. The method is applied to several sets of real data and improvement is demonstrated in terms of agreement with previously established theory.