Distribution-Free Tests in Time-Series Based on the Breaking of Records
基于破纪录次数的时间序列分布无关检验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：摘要直接研究观测序列的随机性及均值、方差随时间变化的检验。
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基于破纪录次数的时间序列分布无关检验
- 研究问题
- 能否用一串观测中上纪录和下纪录的出现次数，构造计算简单的随机性检验，并分别识别均值趋势和方差趋势？
- 方法与思路
- 作者以两类纪录次数的线性函数构造两个统计量，研究其不相关性和渐近正态性，并计算均值趋势检验的功效函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两个检验分别对均值和方差趋势一致；在所述比较中，均值趋势检验强于三种检验，但弱于秩相关检验。
- 阅读关注点
- 应核对随机性零假设、纪录与并列值的处理、趋势备择范围，以及功效比较的具体设定和气象、体育数据中的使用方式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；分布无关性所需条件和比较设定未说明，功效排序不能推广到任意趋势或相关序列。
原文摘要
Summary Two simple statistics are proposed as distribution-free tests of the randomness of a series of observations. They are linear functions of the numbers of upper and lower records which occur in the series. They are uncorrelated and asymptotically normally distributed. One provides a consistent test against trend in the mean and the other a consistent test against trend in the variance. Power functions for the former test have been computed, and it is pointed out that this test is considerably more powerful than three well-known tests. It is not as powerful as the rank-correlation tests, but is on the other hand very much simpler to compute. Illustrative applications are made to data from meteorology and athletics.