A nonparametric test for bivariate symmetry
二元对称性的非参数检验AI 解读 ↓
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二元对称性的非参数检验
- 研究问题
- 如何基于样本分布函数检验二元分布的对称性，使检验具有条件分布无关性，并对广泛备择保持一致？
- 方法与思路
- 作者构造条件分布无关检验，并在二元正态和二元指数总体下，与既有正态理论检验及 Wilcoxon 符号秩检验比较功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验对广泛备择一致；若二元分布绝对连续，则对零假设之外的所有备择一致，并提供功效比较。
- 阅读关注点
- 应核对二元对称性的定义、条件化对象、检验统计量及临界值计算，以及绝对连续条件在一致性结论中的作用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未说明条件化细节和功效数值，不能推断该检验在所有分布下功效更高。
原文摘要
A conditionally distribution-free test of bivariate symmetry based on the sample distribution function is introduced. The test is shown to be consistent against a wide class of alternatives. In particular, if the underlying bivariate distribution is absolutely continuous, then the test is consistent against all alternatives to the null hypothesis. Power comparisons of the conditional test, a normal theory test devised by Bell and Haller, and the Wilcoxon signed rank test are given for bivariate normal and bivariate exponential populations.