Asymptotic Expansions of the Non-Null Distributions of Likelihood Ratio Criteria for Covariance Matrices
协方差矩阵似然比检验在非零假设下的分布渐近展开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：摘要讨论通用协方差检验的分布理论，未提供所列经济学细分方向的直接依据。
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
协方差矩阵似然比检验在非零假设下的分布渐近展开
- 研究问题
- 当备择接近协方差矩阵球形性或两个协方差矩阵相等的零假设时，如何近似似然比统计量的非零假设分布？
- 方法与思路
- 作者针对两类协方差矩阵检验，推导接近零假设的备择下的卡方型渐近展开，并讨论已有展开的局限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得两类检验的非零假设分布展开，并指出既有研究分别存在零假设处奇异性导致的近似问题与展开无效问题。
- 阅读关注点
- 应核对接近零假设的备择如何定义、展开的阶数及余项控制，以及作者指出已有展开不适用或无效的具体理由。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法判断分布假设、近似误差和适用范围，也不能推断其他版本的修订。
原文摘要
In this paper, asymptotic expansions of the non-null distributions of the likelihood ratio criteria are obtained for testing the hypotheses: (a) $H_1: \Sigma = \sigma^2I, \sigma^2 > 0$, (b) $H_2: \Sigma_1 = \Sigma_2$, against alternatives which are close to the hypothesis. These expansions are of chi-square type. The first problem has been considered by Sugiura (1969) but because of the singularity at the hypothesis, his expansion will not be good for alternatives close to the hypothesis. The second problem has been considered by de Waal (1970) but the expansion given by him is invalid.