Robust M -Tests
稳健 M 检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用多维检验的局部稳健性和影响函数，未限定给定领域细分中的模型或应用，故保留空分类。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
稳健 M 检验
- 研究问题
- 基于 M 估计量的多维检验，其渐近水平与功效对分布扰动有多敏感，估计量的影响函数又如何决定局部稳健性？
- 方法与思路
- 作者研究一类 M 估计量检验的局部稳健性，分析观测分布小扰动的影响，并提出支持最优有界影响估计量检验的渐近容许性结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验继承所用估计量的效率与稳健性；影响函数无界时，小分布扰动可能对渐近水平和功效产生任意大的影响。
- 阅读关注点
- 应核对分布扰动的定义、检验构造及影响函数的作用，并查看最优有界影响估计量和渐近容许性的准确条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，局部扰动范围、最优性准则和容许性条件未说明，不能据此判断任意 M 检验的实际表现。
原文摘要
This paper investigates the local robustness properties of a general class of multidimensional tests based on M -estimators. These tests are shown to inherit the efficiency and robustness properties of the estimators on which they are based. In particular, it is shown that small perturbations of the distribution of the observations can have arbitrarily large effects on the asymptotic level and power of tests based on estimators that do not possess a bounded influence function. An asymptotic ‘admissibility’ result is also presented, which provides a justification for tests based on optimal bounded-influence estimators.