Linear Ordered Rank Tests Which are Asymptotically Efficient for the Two-Sample Problem
双样本问题中渐近有效的线性有序秩检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用双样本秩检验及渐近效率，没有微观分布效应或其他所列细分方向的直接证据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
双样本问题中渐近有效的线性有序秩检验
- 研究问题
- 在检验两个分布函数是否相同时，如何构造基于有序秩线性组合的检验，并在该统计量类中选择渐近相对效率最高的系数？
- 方法与思路
- 作者以一个样本的次序统计量在合并样本中的秩构造线性统计量，讨论渐近分布，推导类内效率最优的统计量及若干情形的系数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该类包含多种既有统计量；所推导最优检验相对于相应“最优”参数检验的渐近相对效率为一，附录给出特定情形的系数。
- 阅读关注点
- 应核对渐近相对效率的定义、备择方向和分布条件、最优性所限的统计量集合，以及附录系数是否依赖未知分布信息。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未列效率结论的完整条件或有限样本表现，效率为一不能理解为对所有分布均最优。
原文摘要
Summary In this paper the nonparametric two-sample problem is considered and tests are proposed for the hypothesis of identity of the two distribution functions. These tests are based on statistics which are linear combinations of ranks of the order statistics of one of the samples, in the two-sample rank order. It is seen that many existing statistics, proposed mainly on heuristic grounds, are members of this class. The asymptotic distribution of such statistics is discussed and those statistics which lead to tests with maximum ARE in this class are derived. It is seen that their ARE with respect to the “optimal” parametric tests is 1. In the appendix, we give the coefficients to be used for forming linear combinations which lead to the maximum ARE in certain specific cases. The work reported here was carried out when the author was a Visiting Fellow at the University of Sheffield.