Efficient and adaptive nonparametric test for the two-sample problem
两样本问题的有效且自适应的非参数检验AI 解读 ↓
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两样本问题的有效且自适应的非参数检验
- 研究问题
- 能否使已有的自适应两样本检验在更贴近实际应用的设定下具有局部最强功效，同时应对无限维干扰参数？
- 方法与思路
- 作者沿用半参数模型中欧氏参数有效检验的视角，研究摘要提及的一种既有自适应两样本检验的局部功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称文章旨在证明该自适应检验在更现实的设定下局部最强，为已有程序提供有效性方面的理论依据。
- 阅读关注点
- 应核对两样本模型的参数化、局部备择和干扰参数范围，以及自适应步骤与局部最强结论成立的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；更现实设定的具体含义和有限样本表现未说明，局部最强不能解释为所有备择下最优。
原文摘要
The notion of efficient test for a Euclidean parameter in a semiparametric model was introduced by Stein [Proc. Third Berkeley Symp. Math. Statist. Probab. 1 (1956) 187-195]. Such tests are locally most powerful for a wide class of infinite-dimensional nuisance parameters. The first formal application of this notion to a suitably parametrized two-sample problem was provided by Hájek [Ann. Math. Statist. 33 (1962) 1124-1147]. However, this and subsequent solutions appear to be not well-suited for practical applications. This article aims to show that an adaptive two-sample test introduced recently by Janic-Wróblewska and Ledwina [Scand. J. Statist. 27 (2000) 281-297] is locally most powerful under a more realistic setting.