Saddlepoint Approximations for Permutation Tests and Confidence Intervals
置换检验与置信区间的鞍点近似AI 解读 ↓
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置换检验与置信区间的鞍点近似
- 研究问题
- 当统计量的矩母函数较复杂时，如何近似单样本与双样本置换检验的尾概率，并通过检验反演获得近似置信区间？
- 方法与思路
- 作者使用大偏差理论中的常用方法获得尾概率渐近近似，应用于置换检验的显著性水平，再反演检验构造区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称近似预计适用于整个取值范围，尤其有助于极端尾部；数值例子将其与精确值及 Edgeworth 近似比较。
- 阅读关注点
- 应核对适用统计量和矩母函数条件、检验反演涉及的参数模型，以及极端尾部误差与区间覆盖率如何得到评估。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本；摘要未提供误差界、数值比较结果或覆盖率保证，不能将适用性判断视为统一精度结论。
原文摘要
Summary Asymptotic approximations for the tail probabilities of certain statistics with complex moment generating functions are obtained by the usual methods of large deviation theory. It is pointed out that this approximation should be adequate over the entire range but of particular use for extreme tails. Approximations to the significance levels for one and two sample permutation tests are obtained and these tests are inverted to obtain approximate confidence intervals. These methods are applied to some numerical examples and the results are compared with the exact values and with approximations obtained from Edgeworth expansions.