A Lower Bound for the Power of Nonparametric Tests
非参数检验功效的一个下界AI 解读 ↓
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非参数检验功效的一个下界
- 研究问题
- 如何为显示偏好广义公理等非参数检验构造功效下界，以评估在随机行为备择假设下检出违反理性决策约束的能力？
- 方法与思路
- 作者给出相对简洁的代数表达式，用于计算非参数检验的功效下界，并在若干数据集上计算这些界限以考察其信息价值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出的下界可帮助判断检验是否有能力发现理性决策约束的违反，并在随机行为备择下用多个数据集展示其用途。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对随机行为备择的定义、下界推导所需条件、下界接近实际功效的程度，以及各数据集的计算方式与检验对象。
- 阅读边界
- 摘要未给出具体公式、样本信息或下界数值，也未说明对其他备择的适用性；仅凭摘要无法判断下界是否足够紧。
原文摘要
This note provides relatively simple algebraic expressions that may be used to obtain a lower bound for the power of nonparametric tests such as the generalized axiom of revealed preference. Bounds are calculated for several data sets in which it is found that the lower bound developed here may be useful in establishing the ability to detect violations of rational decision-making under the alternative hypothesis of random behavior.