Affine Invariant Multivariate Multisample Sign Tests
仿射不变的多元多样本符号检验AI 解读 ↓
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仿射不变的多元多样本符号检验
- 研究问题
- 如何为多元多样本位置模型构造仿射不变的符号型检验，并在两样本位置移动及单因素、双因素布局中开展推断？
- 方法与思路
- 作者用 Oja 准则函数定义多元符号，重点研究两样本检验和位置移动的等变估计，再发展渐近理论及多样本检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立不变符号型检验及相关等变估计，提供零假设分布的大样本近似，并为效率讨论建立理论框架。
- 阅读关注点
- 应核对 Oja 符号的定义、仿射不变性与等变性的区别、位置模型条件，以及多因素布局中检验目标的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明分布条件、有限样本校准及效率比较结果，不能据此断言该检验普遍优于其他多元检验。
原文摘要
SUMMARY Invariant sign-type tests for the multivariate, multisample location models are developed. The definition of sign is based on the Oja criterion function. Emphasis is on the two-sample location model and the associated equivariant estimate of shift. Asymptotic theory is developed to provide large sample approximations for the null distribution of the test and to provide a framework for a discussion of efficiency. Tests are then developed for the one-way and two-way lay-outs.