Testing Equality of Variances of Correlated Variates with Incomplete Data on Both Responses
双响应均有缺失时相关变量方差相等的检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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双响应均有缺失时相关变量方差相等的检验
- 研究问题
- 从二元正态总体抽样且两个响应都可能缺失时，如何检验两者方差相等，并与仅使用完整观测的检验比较功效？
- 方法与思路
- 作者构造方差相等检验统计量，以已知分布表示其零假设分布，并在不同参数设定下计算经验功效进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得所提统计量的零假设分布，并比较其与完整观测检验的经验功效；未给出哪种方法更优的明确结论。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制与样本组成、统计量所需参数，以及功效比较的设定；原摘要丢失的方差符号须查阅原PDF。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明且存在数学符号缺失，不能重构参数表达；缺失机制、检验公式和功效结果均未说明。
原文摘要
Testing the hypothesis of equality of the variances is considered when sampling from a bivariate normal distribution with means μ1 and μ2, variances and, and correlation coefficient ρ, where some observations on either of the variables are missing. The null distributions of the proposed statistics are obtained in terms of well-known distributions. The empirical powers of the statistics are computed for different values of and ρ, and are compared with those obtained from a statistic based on complete observations.