On the Asymptotic Distributions of Some Statistics Used for Testing $\Sigma_1=\Sigma_2$
检验两个协方差矩阵相等的若干统计量的渐近分布AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于一般多元统计中的协方差相等检验，未涉及金融波动率、因子模型或其他指定经济计量对象。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
检验两个协方差矩阵相等的若干统计量的渐近分布
- 研究问题
- 检验两个协方差矩阵相等时，四种相关统计量在备择假设下的渐近分布如何展开，并联系既有结果？
- 方法与思路
- 作者使用所引文献的偏微分方程方法，推导四种检验统计量的非零假设渐近分布展开，并扩展已有分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出了四种统计量在备择下的渐近展开，且该推导程序允许对所引既有结果作简单扩展。
- 阅读关注点
- 应核对四种统计量的定义、抽样分布与渐近方案，以及展开的阶数、余项控制和备择假设的具体形式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；统计量名称、分布假设和展开阶数未说明，不能据此比较检验功效或稳健性。
原文摘要
The asymptotic non-null distributions of four statistics, used for testing the hypothesis Ho: $\Sigma_1=\Sigma_2$ , are developed. These expansions are obtained by the partial differential equations method of Muirheard (Ann. Math. Statist. 41 1002-1010). The procedure permits a simple extension of the results of Pillai and Nagarsenker (J. Multivariate Anal. 2 96-114).