Testing for randomness against autocorrelated alternatives: The parametric case
针对自相关备择的随机性检验：参数情形AI 解读 ↓
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针对自相关备择的随机性检验：参数情形
- 研究问题
- 当备择为自相关由单一参数描述的多元正态模型时，如何检验随机性，并与基于一阶样本序列相关的检验比较？
- 方法与思路
- 作者利用似然导数方法构造检验，在包含一阶自回归与一阶移动平均的参数模型中推导相对渐近效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得针对单参数自相关备择的检验，并推导其相对于一阶样本序列相关检验的渐近效率，未报告统一优势。
- 阅读关注点
- 核对随机性原假设、自相关参数化及局部备择设定，以及相对效率计算在不同自相关结构下的具体含义。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出效率数值和完整参数条件，不能推广到非正态或任意自相关备择。
原文摘要
Testing for randomness is studied for an alternative model of multivariate normality with the autocorrelation specified by a single parameter. First-order autoregression and first-order moving averages are special cases of this model. The likelihood derivative method is used to obtain tests. The asymptotic efficiencies are derived of these tests compared with tests based on the first-order sample serial correlation.