Edgeworth Expansions for the Power of Permutation Tests
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究随机化模型中的加性处理效应与置换检验功效，直接关联随机化因果推断。
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置换检验功效的 Edgeworth 展开
- 研究问题
- 在具有加性处理效应的两样本随机化模型中，如何近似通常置换检验的功效，并容许更一般的误差结构？
- 方法与思路
- 作者从无处理效应原假设下已有的展开出发，在单位误差满足一定条件时，推导功效的 Edgeworth 展开。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结果涵盖一般误差结构，并考察条件与无条件功效展开的有效性，推广了此前独立同分布情形的结果。
- 阅读关注点
- 应核对单位误差的具体限制、条件功效所依据的信息，以及展开的阶数、余项控制和对既有结果的推广范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；误差条件和展开精度未说明，不能判断有限样本近似效果或刊本变化。
原文摘要
A randomization model for a two-sample situation with additive treatment effects is considered. Edgeworth expansions for the power of the usual permutation test are derived, under some conditions on the unit errors, from previously obtained expansions under the null hypothesis of no treatment effect. A general error structure is considered and conditions for the validity of the expansions for both conditional and unconditional power are examined. The results are shown to generalise expansions obtained earlier by different methods for the special case of independent and identically distributed random variables.