Nonparametric tests for and against likelihood ratio ordering in the two-sample problem
两样本问题中支持与反对似然比序的非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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两样本问题中支持与反对似然比序的非参数检验
- 研究问题
- 对于两个连续总体，如何检验分布相等对似然比序的备择，并另行检验既定似然比序是否受到数据违背？
- 方法与思路
- 作者依据非参数分布估计构造序数支配曲线及其最小凹上包络，提出面积和上确界范数统计量，并推导极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文为两类不同检验问题提供统计量及相应极限分布，并通过模拟和小鼠辐射实验数据展示方法表现。
- 阅读关注点
- 应核对似然比序与曲线凹性的对应关系、两个原假设的区别，以及统计量校准方式和模拟中的尺寸与功效。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列分布正则条件或模拟数值，实验应用不能自动赋予该检验因果解释。
原文摘要
We derive nonparametric procedures for testing for and against likelihood ratio ordering in the two-population setting with continuous distributions. We account for this ordering by examining the least concave majorant of the ordinal dominance curve formed from the nonparametric maximum likelihood estimators of the continuous distribution functions F and G. In particular, we focus on testing equality of F and G versus likelihood ratio ordering and testing for a violation of likelihood ratio ordering. For both testing problems, we propose area-based and sup-norm-based test statistics, derive appropriate limiting distributions, and provide simulation results that characterise the performance of our procedures. We illustrate our methods using data from a controlled experiment involving the effects of radiation on mice.