Bootstrap and Randomization Tests of some Nonparametric Hypotheses
若干非参数假设的自助法与随机化检验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：摘要涵盖通用非参数检验；其中随机化和变点例子不足以确定因果推断或宏观结构变化方向。
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若干非参数假设的自助法与随机化检验
- 研究问题
- 当自助法检验与随机化检验都可用于同一非参数假设时，两者的临界值和功效是否渐近接近，有限样本水平有何区别？
- 方法与思路
- 作者在一般条件下研究两类检验的渐近行为，比较临界值、功效及观测数据上的临界函数，并讨论多个非参数检验例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类检验在所述意义下渐近等价；随机化检验可能更可取，因为有限样本中可以获得精确的目标检验水平。
- 阅读关注点
- 核对随机化所依赖的不变性或对称性、渐近等价的度量，以及各例子中精确水平的构造方式与所需条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；一般条件未展开，不能把随机化检验的有限样本精确性理解为任意数据或假设下都成立。
原文摘要
In this paper, the asymptotic behavior of some nonparametric tests is studied in situations where both bootstrap tests and randomization tests are applicable. Under fairly general conditions, the tests are asymptotically equivalent in the sense that the resulting critical values and power functions are appropriately close. This implies, among other things, that the difference in the critical functions of the tests, evaluated at the observed data, tends to 0 in probability. Randomization tests may be preferable since an exact desired level of the test may be obtained for finite samples. Examples considered are: testing independence, testing for spherical symmetry, testing for exchangeability, testing for homogeneity, and testing for a change point.