跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:双向实验布局与秩方法本身不足以认定为面板数据研究,摘要未明确关联任何所列经济计量细分方向。

反馈分类问题

正在核对关联版本…

代码、数据与补充材料

正在核对对应版本的资源…

关注这篇论文的作者
Madan Lal Puri
Pranab Kumar Sen

双向布局中的若干最优非参数程序

研究问题
在双向布局中,如何用秩统计量估计和检验对比量,并评价这些程序相对于最小二乘方法的渐近效率?
方法与思路
作者基于 Chernoff–Savage 型秩统计量构造程序,研究估计性质、相对效率、检验与区间,并扩展至每格多观测。
材料陈述的贡献
摘要称正态评分程序的渐近效率至少达到对应最小二乘程序的水平,并讨论对比量检验、置信区间及多观测扩展。
阅读关注点
应核对双向布局模型、对比量定义、渐近框架与分布条件,尤其检查效率下界及每格多观测推广的适用范围。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;最优性及效率结论的完整条件未提供,不能推断有限样本优势或刊本变化。

原文摘要

Some optimum nonparametric procedures for estimating and testing contrasts in two-way layouts are proposed and studied. These procedures are based on the Chernoff-Savage [4] type of rank order statistics which include the Wilcoxon and normal scores statistics among others. In the first three sections, the properties of the proposed point estimators of contrasts, such as symmetry, invariance and asymptotic normality, are studied and their asymptotic relative efficiencies with respect to the corresponding least-squares estimators are obtained. In particular, it is shown that the procedures based on the normal scores statistics are asymptotically at least as efficient as the corresponding procedures based on the method of least squares, whatever be parent cumulative distribution functions. In sections 4 and 5, the corresponding problems of testing and confidence intervals are discussed, and generalized to two-way layouts with several observations per cell.

笔记与分组