An Asymptotic Acceptance of Aligned Rank Tests Under Alternatives of Contaminated Distributions in a Randomized-Blocks Design
随机区组设计中污染分布备择下对齐秩检验的渐近接受性质AI 解读 ↓
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随机区组设计中污染分布备择下对齐秩检验的渐近接受性质
- 研究问题
- 在每个单元格仅有一个观测的随机区组设计中，对齐秩检验在污染分布的局部备择下具有怎样的渐近分布与功效？
- 方法与思路
- 作者在区组数趋于无穷时推导非中心卡方极限分布，并比较不同得分的对齐秩检验与似然比F检验的渐近效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称零假设分布为正态时，正态得分的相对效率为一、线性得分接近一；所报数值比较中功效优于另两类检验。
- 阅读关注点
- 应核对污染备择与局部序列的定义、得分方式、非中心参数，以及功效比较针对的检验版本和参数范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；具体正则条件和数值设计未说明，所述效率与功效比较不能推广至任意分布或备择。
原文摘要
Asymptotic noncentral X 2 distributions of aligned rank test statistics under a contiguous sequence of alternatives of contaminated distributions are obtained as the number of blocks tends to infinity in a randomized-blocks design with one observation per cell. I show that the asymptotic relative efficiency of the aligned rank test, with respect to the likelihood ratio F test under the sequence of these alternatives, is one in the case of normal scores and is nearly equal to one in the case of linear scores when a distribution of a null hypothesis is normal. As numerical results, the asymptotic powers of the aligned rank tests are superior to those of the Friedman-type tests and the Anderson test.