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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究剂量反应形状的非参数检验与渐近功效,未说明因果识别或所列分布效应框架。

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关注这篇论文的作者
Douglas G. Simpson
Barry H. Margolin

允许高剂量响应下降的剂量反应曲线非参数检验:渐近功效

研究问题
当剂量反应曲线在高剂量处出现下降时,包含 Jonckheere–Terpstra 检验的一类非参数检验如何表现?
方法与思路
作者借助局部渐近正态分布族中的 U 统计量结果推导渐近功效函数,并用蒙特卡洛模拟检查近似精度。
材料陈述的贡献
摘要称传统检验对高剂量下降缺乏稳健性,同类其他检验整体表现较好;所得 U 统计量结果也可用于其他秩检验。
阅读关注点
应核对局部备择如何描述曲线下降、各检验的调节方式与比较标准,以及渐近近似用于样本量设计的限制。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要;表现改善与近似准确性限于所考察情形,具体剂量设计、条件及误差数值未说明。

原文摘要

Dose-response experiments are widely used in scientific research and nonmonotone dose-response curves are commonly observed. A class of nonparametric tests for dose-response curves subject to downturns at high doses is examined via its asymptotic properties. This class includes the well-known Jonckheere-Terpstra test as a limiting case. The analysis indicates that the Jonckheere-Terpstra test lacks robustness to a downturn in the dose-response, and that other members of the class provide superior overall performance. A result concerning $U$ statistics in locally asymptotically normal families of distributions facilitates the derivation of the asymptotic power function for the class of tests under consideration. This result may also be used to obtain asymptotic power functions for other tests based on $U$ statistics, for instance, the Mann-Whitney-Wilcoxon test. The accuracy of the asymptotic approximation is examined via Monte Carlo simulation and is found to be quite good for moderate sample sizes, suggesting that the approximation might reasonably be used for sample-size determinations.

笔记与分组
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