Conditional Rank Tests for the Two-Sample Problem Under Random Censorship
随机删失两样本问题的条件秩检验AI 解读 ↓
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随机删失两样本问题的条件秩检验
- 研究问题
- 随机删失的两样本比较中，如何建立秩统计量的条件理论，并在两组删失分布相同或不同时改善检验的校准表现？
- 方法与思路
- 作者将经验鞅变换为单位区间上在固定格点跳跃的条件版本，构造条件检验，并研究其与无条件检验的渐近关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相同删失分布下条件检验在指定零假设下严格分布无关；不同时仍渐近等价，模拟显示检验水平与稳健性有所改善。
- 阅读关注点
- 应核对条件化所依据的信息、严格分布无关的零假设与删失条件，以及不等删失模拟中的检验水平、稳健性和检验力比较。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；严格分布无关有删失分布相同等条件，模拟优势不能代替普遍保证，摘要称检验力多数情况下相近。
原文摘要
For the two-sample problem with randomly censored data, there exists a general asymptotic theory of rank statistics which are functionals of stochastic integrals with respect to certain empirical martingales. In the present paper a conditional counterpart of this theory is developed. The conditional martingales are versions of the original ones reduced to the unit interval having their jumps at fixed lattice points. The resulting conditional tests are strictly distribution free under the null hypothesis of randomness if the censoring distributions in both samples are equal and are asymptotically equivalent to their unconditional counterparts even if the censoring distributions are different. Simulations for linear rank statistics and Kolmogorov-Smirnov-type statistics show superiority of the conditional versions over their unconditional counterparts with respect to size and robustness under unequal censoring in both samples. At the same time the power of the conditional and unconditional tests is very similar in most cases.