Asymptotic Sufficiency of the Vector of Ranks in the Bahadur Sense
秩向量在 Bahadur 意义下的渐近充分性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：摘要研究一般两样本秩检验的渐近理论，未涉及所列计量领域细分的明确问题。
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代码、数据与补充材料
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秩向量在 Bahadur 意义下的渐近充分性
- 研究问题
- 对于两组样本来自同一任意连续分布的原假设，秩信息能否在一类简单及复合两样本备择下保留最优渐近检验能力。
- 方法与思路
- 作者以 Bahadur 意义下的渐近充分性为分析框架，考察秩统计量能否在所研究的备择范围内一致达到最佳精确斜率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，秩向量对一类两样本备择具有 Bahadur 渐近充分性，秩统计量可在该备择范围内一致达到最佳精确斜率。
- 阅读关注点
- 应核对备择类的具体限制、两组样本量的增长关系、最佳精确斜率的定义，以及结论中一致性的范围和证明条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明备择类与样本量条件；Bahadur 意义下的结论不能直接推广为所有效率标准下最优。
原文摘要
We shall consider the hypothesis of randomness under which two samples $X_1, \cdots, X_n$ and $Y_1, \cdots, Y_m$ have an identical but arbitrary continuous distribution. The vector of ranks $(R_1, \cdots, R_{n+m})$ will be shown to be asymptotically sufficient in the Bahadur sense for testing randomness against a general class of two-sample alternatives, simple ones as well as composite ones. In other words, the best exact slope will be attainable by rank statistics, uniformly throughout the alternative.