Some Power Comparisons between Bivariate Tests and a Twofold Univariate Test
双变量检验与双重单变量检验的功效比较AI 解读 ↓
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双变量检验与双重单变量检验的功效比较
- 研究问题
- 检验双变量线性假设时，四种双变量检验与分别对两个变量实施 F 检验的程序，其功效如何随参数变化？
- 方法与思路
- 作者用 Monte Carlo 方法估计多变量检验的功效，并利用特征函数方法推导双重单变量检验的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出功效比较图，并根据具有直观含义的参数提出实践建议；具体建议和适用范围未在摘要列明。
- 阅读关注点
- 应核对各检验如何校准显著性水平、两个单变量检验如何合并决策，以及功效排序依赖哪些参数组合。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；四种检验的名称、联合错误率处理及参数范围未说明，不能据此确定某种检验普遍更优。
原文摘要
Summary The paper describes a comparative study of the power of four bivariate tests of linear hypotheses and of a “twofold univariate” test equivalent to applying separate F-tests to the two variables. The powers of the multivariate tests are estimated by Monte Carlo methods, and that of the twofold univariate test is derived by a method using characteristic functions. Graphs describing the powers are given, leading to practical recommendations in terms of parameters which have a simple intuitive meaning.