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K. Behnen
G. Neuhaus

邻接备择下的中心极限定理

研究问题
当 Le Cam 第三引理所用的联合渐近正态条件不足以覆盖所有邻接备择时,如何研究相关统计量的极限分布?
方法与思路
作者使用截断方法,将独立随机变量和在原假设下的渐近正态性扩展到邻接备择,并联系其与某些秩统计量的渐近等价。
材料陈述的贡献
摘要称对所研究的独立变量和建立所有邻接备择下的渐近正态性,为相应秩检验的功效与效率研究提供依据。
阅读关注点
应核对独立变量和的具体条件、截断构造、备择下的中心化与标准化,以及与秩统计量渐近等价的适用范围。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;“所有邻接备择”仍针对文中对象与条件,不能扩展为任意统计量的通用正态性结论。

原文摘要

In the statistical literature Le Cam's third lemma (cf. Hajek and Sidak (1967), page 208) is extensively used in order to get asymptotic normality of a statistic $S_n$ under contiguous alternatives from asymptotic normality of $S_n$ under the nullhypothesis. Since Le Cam's lemma utilizes the joint asymptotic normality of $S_n$ and $\log$-likelihood-ratio $\log L_n$, which is a sufficient but in general not a necessary condition for contiguity, it is not possible to get asymptotic normality of $S_n$ for all contiguous alternatives from this lemma. On the other hand one is interested in the limiting distribution of $S_n$ under all contiguous alternatives in order to get general power and efficiency results for the respective tests. In this paper we utilize a truncation method in order to prove asymptotic normality under all contiguous alternatives from asymptotic normality under the nullhypothesis for sums of independent random variables which are interesting in rank test theory, since they often are asymptotically equivalent to certain rank statistics under the nullhypothesis, and thus under contiguous alternatives, too.

笔记与分组
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