Asymptotic Behavior of Two-Sample Tests Based on Powers of Ranks for Detecting Scale and Location Alternatives
基于秩幂的两样本检验：检测尺度与位置备择的渐近性质AI 解读 ↓
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基于秩幂的两样本检验：检测尺度与位置备择的渐近性质
- 研究问题
- 基于秩的幂构造的两样本检验，如何检测位置或尺度差异，其渐近效率与正态近似质量如何评价？
- 方法与思路
- 作者研究包含多种经典秩检验的统计量族，通过大样本偏度、峰度评价正态近似，并比较尺度检验的渐近表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些检验对文中给定分布的位置或尺度备择渐近最优，并提供若干检验与最佳尺度检验的比较。
- 阅读关注点
- 应核对渐近最优所针对的分布、备择与比较标准，以及偏度和峰度近似的推导条件和有限样本适用范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；最优性限于文中指定情形，具体条件未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
Two-sample tests based on powers of ranks are considered. These tests are asymptotically optimum against either scale or location alternatives for distributions presented in this article. Specific cases among the classes of tests considered here include the Wilcoxon, sum of squared ranks, median, Ansari-Bradley and Mood two-sample rank tests. The quality of the normal approximation for these tests is indicated by obtaining each test statistic's approximate large sample skewness and kurtosis. Asymptotic comparisons are made between selected tests and best tests for detecting scale alternatives, given particular one-sided distributions commonly used in statistics.