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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要关注身份缺失下的通用均值检验,处理前后测量的例子不足以确定因果识别或面板模型方向。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Yudong Wang
Yanlin Tang
Zhi-Sheng Ye

无序样本的配对或部分配对两样本检验

研究问题
研究个体身份缺失、两组测量无法逐一匹配时,如何检验配对或部分配对样本的总体均值相等。
方法与思路
作者提出分块检验及其子抽样变体,后者构造不完全 U 统计量;两种方法均具有仿射不变性并可扩展至部分配对情形。
材料陈述的贡献
摘要称推导渐近零分布并研究局部功效,模拟中控制检验水平且功效接近完整配对信息的 oracle 检验,并展示四个实例。
阅读关注点
应核对两组样本的依赖结构、分块与子抽样规模、渐近条件,以及模拟中配对比例和 oracle 比较的具体设定。
阅读边界
仅据所给 Crossref 摘要;正确检验水平及接近 oracle 的功效是所述模拟结论,缺乏数值和条件,不能视为普遍保证。

原文摘要

Abstract In paired two-sample tests for mean equality, it is common to encounter unordered samples in which subject identities are not observed or unobservable, and it is impossible to link the measurements before and after treatment. The absence of subject identities masks the correspondence between the two samples, rendering existing methods inapplicable. In this paper, we propose two novel testing approaches. The first splits one of the two unordered samples into blocks and approximates the population mean using the average of the other sample. The second method is a variant of the first, in which subsampling is used to construct an incomplete U-statistic. Both methods are affine invariant and can readily be extended to partially paired two-sample tests with unordered samples. Asymptotic null distributions of the proposed test statistics are derived and the local powers of the tests are studied. Comprehensive simulations show that the proposed testing methods are able to maintain the correct size, and their powers are comparable to those of the oracle tests with perfect pair information. Four real examples are used to illustrate the proposed methods, in which we demonstrate that naive methods can yield misleading conclusions.

笔记与分组
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