An Asymptotic Acceptance of Aligned Rank Tests under Alternatives of Contaminated Distributions in a Randomized-Blocks Design
随机区组设计中污染分布备择下对齐秩检验的渐近表现AI 解读 ↓
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随机区组设计中污染分布备择下对齐秩检验的渐近表现
- 研究问题
- 在每个单元仅有一次观测的随机区组设计中，对齐秩检验面对污染分布的相邻备择时，其渐近分布和相对效率如何？
- 方法与思路
- 作者在区组数趋于无穷时推导统计量的非中心卡方极限，比较正态得分与线性得分，并计算若干检验的渐近功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称正态原假设下特定得分的相对效率等于或接近一，并报告所做数值比较中功效高于 Friedman 型及 Anderson 检验。
- 阅读关注点
- 应核对污染分布和相邻备择的定义、对齐步骤及得分选择，并确认效率结论和数值功效比较分别适用哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；污染比例、完整条件和数值结果未说明，局部渐近效率与所做功效比较不能推广为有限样本普遍优势。
原文摘要
Asymptotic noncentral X 2 distributions of aligned rank test statistics under a contiguous sequence of alternatives of contaminated distributions are obtained as the number of blocks tends to infinity in a randomized-blocks design with one observation per cell. I show that the asymptotic relative efficiency of the aligned rank test, with respect to the likelihood ratio F test under the sequence of these alternatives, is one in the case of normal scores and is nearly equal to one in the case of linear scores when a distribution of a null hypothesis is normal. As numerical results, the asymptotic powers of the aligned rank tests are superior to those of the Friedman-type tests and the Anderson test.