An approach to a one-sided test in the bivariate normal distribution
二元正态分布中单侧检验的一种方法AI 解读 ↓
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二元正态分布中单侧检验的一种方法
- 研究问题
- 在协方差矩阵已知的二元正态总体中，如何构造针对均值向量的单侧检验，尤其改善负相关情形下的功效？
- 方法与思路
- 作者依据一种新原则构造单侧检验程序，以 Monte Carlo 研究比较功效，并讨论双侧检验与多元情形的扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟显示新程序在总体相关系数为负时具有更高功效，并提出该构造原则可能用于其他检验问题。
- 阅读关注点
- 应核对单侧备择的准确区域、新原则与拒绝域的构造、模拟的比较对象及尺寸控制，以及扩展讨论的结论范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；新原则、比较设定和功效数值未说明，负相关下的模拟结果不能视为普遍支配。
原文摘要
In this paper we propose a new test procedure for a one-sided alternative concerning the mean vector in a bivariate normal population with known covariance matrix. The problem was investigated by Kudü (1963) with the likelihood ratio criterion, while our procedure is derived from a new principle. The principle will be useful for many testing problems. Monte Carlo results are given showing that our procedure is more powerful when the population correlation is negative. In addition, some discussions on the two-sided case and multivariate case are given.