Power Comparisons for Invariant Variance Ratio Tests in Mixed Anova Models
混合方差分析模型中不变方差比检验的功效比较AI 解读 ↓
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混合方差分析模型中不变方差比检验的功效比较
- 研究问题
- 在混合方差分析模型中检验方差比时，一类不变检验的功效如何比较，尤其是在渐近不平衡设计和局部备择下？
- 方法与思路
- 作者研究对特定备择最有功效的不变检验族，将 Wald 检验和局部最有功效检验视为极限成员，并比较渐近功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所考虑的渐近不平衡设计序列及 Pitman 备择下，局部最有功效检验的功效最高，而 Wald 检验最低。
- 阅读关注点
- 应核对方差比的定义、不变检验族的范围、设计不平衡的渐近方式，以及局部备择尺度和功效排序的严格适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，无法判断有限样本或其他备择下的功效排序；所报最高与最低限于讨论的检验类和渐近设定。
原文摘要
A class of invariant hypothesis tests is considered for the purpose of testing a variance ratio arising in mixed models. Members of the class are most powerful for specific alternatives and limiting members of the class are Wald's test and the locally most powerful test. It is demonstrated that the locally most powerful test has the highest and Wald's test has the lowest asymptotic power when an asymptotically unbalanced sequence of ANOVA designs is considered under Pitman alternatives.