Sensitivity Comparisons among Tests of the General Linear Hypothesis
一般线性假设检验的敏感度比较AI 解读 ↓
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一般线性假设检验的敏感度比较
- 研究问题
- 在多种参数设定与备择结构下，不同一般线性假设检验按备择分布下显著性水平的期望来衡量时表现如何？
- 方法与思路
- 作者以期望显著性水平为比较准则，通过模拟多种参数化，考察 Wilks、Hotelling、Roy 及其他检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 Wilks 与 Hotelling 准则在广泛备择下表现接近，Roy 最大特征根对多个非零根的备择较不敏感，其他统计量按该准则较弱。
- 阅读关注点
- 应核对期望显著性水平与通常功效的关系、模拟参数范围和样本规模，并查看不同备择根结构下比较是否保持一致。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。积分记号存在乱码，需查原 PDF；结果限于所用准则与模拟，不能断言普遍检验优越性。
原文摘要
The expected significance level (ESL) of a test, proposed by Dempster and Schatzoff (4) as a criterion for comparing sensitivities of competing test statistics, is defined as the expected value of the observed significance level under a simple alternative hypothesis. For example, the ESL of a lower tailed test of the hypothesis H 0: X∼F (x) against H 1: X∼G (x) is given by ñF(x)dG(x). In this paper, the sensitivities of several proposed tests of the general linear hypothesis are compared by simulating their ESL's under a wide variety of parameterizations. The results indicate that Wilks's likelihood ratio criterion A and Hotelling's T 0 2 provide about the same levels of protection over a wide spectrum of alternatives, whereas Roy's largest characteristic root is shown to be rather insensitive to alternatives involving more than one non-zero root. Other proposed test statistics are shown to be less sensitive as judged by the ESL criterion.