Nonparametric Tests of Randomness Against Autocorrelated Normal Alternatives
针对自相关正态备择的随机性非参数检验AI 解读 ↓
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针对自相关正态备择的随机性非参数检验
- 研究问题
- 面对自回归或移动平均形式的正态自相关备择，如何利用秩检验判断序列是否满足随机性原假设？
- 方法与思路
- 作者推导针对自相关正态备择的局部最强秩检验，分析零假设下的渐近分布，并用蒙特卡洛比较小样本功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得局部最强秩检验及统计量的渐近正态性，并与另两种程序比较功效，但没有报告比较的具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对随机性原假设的精确定义、局部备择与相关参数设定，以及秩统计量构造、功效比较和尺寸校准方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；局部最优性限于所述备择框架，摘要未说明对照程序与数值结果。
原文摘要
Locally most powerful rank tests of randomness against autocorrelated normal alternatives are derived. In particular, autoregressive and moving average alternatives are considered. The distribution of the statistic under the hypothesis of randomness is shown to be asymptotically normal. The small sample power of the test procedure is compared with that of two other procedures by the Monte Carlo Method.