A Distribution-Free Test for Stochastic Ordering
随机排序约束下的无分布检验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排序检验，未明确涉及经济分布效应或其他所列应用方向。
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随机排序约束下的无分布检验
- 研究问题
- 在两个总体满足随机排序约束时，如何以无分布方法检验位置相等，并考察其对位置平移备择的检验功效？
- 方法与思路
- 作者基于满足随机排序约束的分布函数最大似然估计，构造估计两变量大小比较概率的统计量 M。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出部分性质及临界值，并称模拟中 M 检验对重尾平移备择更有效，而中等尾部下更偏好 Mann–Whitney–Wilcoxon 检验。
- 阅读关注点
- 应核对随机排序与位置相等的具体定义、约束分布估计的构造，以及模拟中的尾部类型、样本量和功效比较标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不推断刊本变化；模拟设置与数值未提供，不能把所述功效比较推广至其他备择。
原文摘要
A two-sample distribution-free procedure is proposed for testing equal locations under a stochastic ordering restriction. The test statistic M is an estimator of P(X ≤ Y) based upon maximum likelihood estimators of stochastically ordered distribution functions. Some properties of the M test are developed and critical values are provided for selected sample sizes. A Monte Carlo power study indicates that the M test is more effective (for shift alternatives) than the Mann-Whitney-Wilcoxon test when the form of the underlying distribution is heavy-tailed, but the Mann-Whitney-Wilcoxon is preferred for moderate-tailed distributions.