Asymptotically Optimal Methods of Combining Tests
合并检验的渐近最优方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般独立检验的合并理论，没有对应所列经济计量细分领域的直接证据。
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代码、数据与补充材料
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合并检验的渐近最优方法
- 研究问题
- 如何定义独立检验合并方法的渐近最优性，以及不同非加权和加权合并程序是否满足这一判准？
- 方法与思路
- 作者提出合并独立检验的渐近最优性判准，分析多种合并程序，特别考察基于伽马变换的加权方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称多种加权程序满足其判准，伽马变换方法兼具临界值易确定的特点，而 Good 加权程序不满足该最优性。
- 阅读关注点
- 应核对渐近最优性的目标和极限设定、检验独立性要求，以及权重选择和伽马变换程序临界值的计算。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；最优性判准及适用条件未展开，不能等同于有限样本最优或推广到相关检验。
原文摘要
A criterion for the asymptotic optimality of combined independent tests is given. Methods other than Fisher's are shown to satisfy the criterion. Certain problems call for a weighted combination of tests. It is shown that many weighted procedures are optimal. In particular, a weighted procedure based on gamma transforms is optimal. This weighted procedure has the additional advantage that critical values are easily determined. Good's weighting procedure is shown not to be asymptotically optimal.