An Ordering for Positive Dependence
正相依的一种偏序AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般二元分布相依与秩检验，未涉及网络干扰、金融风险等具体应用结构。
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正相依的一种偏序
- 研究问题
- 如何比较二元分布的正相依强度，并说明这种分布层面的顺序是否传递到秩统计量及独立性检验的功效？
- 方法与思路
- 作者定义正相依二元分布的偏序，分析 Spearman、Kendall 等秩统计量在该顺序下的随机次序及相应检验功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所列秩统计量在样本中随机地保持总体分布的正相依顺序，因此相应独立性检验随该意义下正相依增强而更有力。
- 阅读关注点
- 应核对偏序与随机次序的准确含义、涵盖的统计量，以及从统计量次序推得检验功效增加所使用的拒绝规则。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；偏序定义和证明条件未说明，不能将结果扩大为所有相依指标或所有独立性检验。
原文摘要
In this paper we introduce a partial ordering for positive dependent bivariate distributions. Our main result shows that tests of independence based on rank statistics such as Spearman's rho, Kendall's tau, Fisher-Yates' normal score statistic, van der Waerden's statistic and the quadrant statistic become more powerful under increasing positive dependence. In other words, these measures of positive dependence preserve the ordering stochastically in samples whenever it is present between underlying distributions.