Tail Ordering and Asymptotic Efficiency of Rank Tests
尾部排序与秩检验的渐近效率AI 解读 ↓
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尾部排序与秩检验的渐近效率
- 研究问题
- 能否通过分布的尾部排序比较两样本秩检验的渐近相对效率，以及得分函数的凸性关系如何影响这种比较？
- 方法与思路
- 作者研究介于随机排序与单调似然比相关排序之间的偏序，由此导出尾部排序，并用于比较两样本秩检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，当一个得分函数比另一个更凸时，两个秩检验的渐近相对效率保持所提出的尾部排序关系。
- 阅读关注点
- 应核对偏序、尾部排序及“更凸”的精确定义，并确认相对效率采用的渐近框架和排序结论的方向。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；排序和凸性条件未具体定义，渐近效率关系不能直接推出有限样本功效优势。
原文摘要
In this paper we consider a partial ordering that is "between" the stochastic ordering defined by Lehmann (1955) and an ordering associated with the monotone likelihood ratio property. A tail ordering deduced from it is applied to the comparison of the asymptotic efficiencies of rank tests in the two-sample problem. In particular, we show that the asymptotic relative efficiency of two rank tests preserve this tail ordering if one score function is "more convex" than the other.