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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要是一般两样本位置检验理论,未明确讨论经济分布效应或其他所列细分应用。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Robert V. Hogg
Doris M. Fisher
Ronald H. Randles

两样本自适应无分布检验

研究问题
在两样本位置比较中,如何根据数据呈现的尾部厚度与偏度选择秩检验,同时使使用同一数据的整体程序保持无分布性?
方法与思路
作者先利用数据评估尾部厚度和偏度,再选择并实施常用位置平移秩检验;选择步骤被设计为保持整体无分布性。
材料陈述的贡献
摘要提出自适应检验,并称蒙特卡洛研究中其在较广分布范围具有较高功效,且优于某些常见非自适应检验。
阅读关注点
应重点核对同一数据用于选择和检验时如何保持无分布性,以及候选检验、选择规则和模拟比较的具体范围。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明,不推断刊本变化;摘要未列出选择规则、模拟设计或功效数值,不能推断普遍优势。

原文摘要

An adaptive distribution-free test is proposed for the two-sample location problem. First, the data are used to assess the tailweight and skewness of the underlying distributions. This leads to the selection and then application, with the same data, of one of several common rank tests for shift, such as the Mann-Whitney-Wilcoxon test. The preliminary selection is made in a way that insures the testing procedure is distribution-free. A Monte Carlo study shows that the adaptive test has excellent power over a wide class of distributions and is preferable to certain prominent nonadaptive tests.

笔记与分组