Bahadur Efficiency of Two-Sample Tests Based on One-Sample Sign Statistics
基于单样本符号统计量的两样本检验之Bahadur效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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基于单样本符号统计量的两样本检验之Bahadur效率
- 研究问题
- 通过比较两个单样本中位数置信区间构造的位置检验，在Pitman效率相同时，能否用Bahadur效率区分区间选择方案？
- 方法与思路
- 作者将问题表述为渐近固定宽度置信区间的比较，以区间不相交作为拒绝规则，并分析包含Mood检验的不同方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些方案虽有相同Pitman效率，却可由Bahadur效率区分，并推荐两个单样本区间具有相同渐近长度的方案。
- 阅读关注点
- 应核对两类效率的定义、样本量配置和分布条件，以及等渐近长度方案相对Mood检验的结论在哪些备择下成立。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，无法判断推荐方案的完整适用条件、有限样本表现或功效差异大小，不能据此断言其普遍最优。
原文摘要
SUMMARY This paper discusses the two-sample test of location based on the comparison of two distribution-free one-sample confidence intervals derived from sign statistics. This test procedure, first introduced by Hettmansperger (1984), rejects the null hypothesis of equal population medians when the two intervals are disjoint. He presents three different ways to select the two one-sample intervals and one choice leads to Mood's test. All solutions have the same Pitman efficiency. This paper shows that the choices can be distinguished on the basis of Bahadur's efficiency. We formulate the problem in terms of (asymptotically) fixed width confidence intervals. In this context various median tests (including Mood's test) arise as special cases and they yield different performance. The solution that specifies equal asymptotic lengths for the one-sample intervals (which is different from Mood's test) is recommended.