An Approach to a One-Sided Test in the Bivariate Normal Distribution
二元正态分布单侧检验的一种方法AI 解读 ↓
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二元正态分布单侧检验的一种方法
- 研究问题
- 协方差矩阵已知时，如何检验二元正态总体均值向量的单侧备择，以及新程序在负相关情形下有何功效表现？
- 方法与思路
- 作者依据一种新原则构造检验，与此前似然比准则的研究对应，通过蒙特卡洛比较，并讨论双侧及多元情况。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称负总体相关下新程序在模拟中更有功效，并讨论该构造原则的其他用途；未给出全面的功效优势结论。
- 阅读关注点
- 应核对单侧备择区域、新原则与检验校准方式、模拟中的比较对象，以及负相关功效结论覆盖哪些参数设定。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；已知协方差是明确前提，摘要未说明未知协方差扩展或一般最优性。
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.