Testing the Mean of Skewed Distributions
偏态分布均值的检验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：摘要研究一般右偏总体的均值检验，不涉及分位数效应、金融尾部风险或其他指定应用方向的明确证据。
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偏态分布均值的检验
- 研究问题
- 总体明显右偏且样本较小时，已有修正 t 检验可能不准确，如何改进针对总体均值的上尾单侧检验？
- 方法与思路
- 作者提出计算负担略高于 Johnson 检验的新程序，并通过多种右偏分布下的小样本蒙特卡洛实验评估其性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新程序在所研究情形中比 Johnson 修正 t 检验和 Sutton 组合检验更准确、功效更高。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对检验统计量与校准方式、“准确”的评价指标，以及模拟的偏度、样本规模和功效比较条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；改进结论来自所述研究范围，具体分布与结果未展开，不能推广至所有偏态总体。
原文摘要
Johnson proposed some modified t tests to assess the mean of asymmetrical distributions. The tests were suggested for any parent distribution ranging from the normal to a distribution as asymmetric as an exponential distribution for sample sizes as small as 13. In many practical situations the skewness of the parent distribution can be greater than those studied by Johnson and the sample sizes can be quite small, possibly as small as 10, due to the cost of the sampling procedures. In these cases Johnson's test can be quite inaccurate. Sutton suggested a composite test to improve Johnson's upper-tailed t test. In this article a new test procedure is proposed for the upper-tailed test for the mean of positively skewed distributions, which requires only a little more effort than Johnson's test. A Monte Carlo study investigates the new procedure's properties for a variety of positively skewed distributions with small sample sizes. It is shown that the new test procedure is more accurate and more powerful than both Johnson's modified t test and Sutton's composite test.