On the Balanced Incomplete Block Design for Rankings
用于排序的平衡不完全区组设计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：摘要研究实验设计中的排序检验，未提供离散选择行为模型或其他所列领域的明确依据。
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…
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用于排序的平衡不完全区组设计
- 研究问题
- 在评判者每次只排序部分对象的平衡不完全区组设计中，如何定义不完整排序之间的距离并构造相应检验？
- 方法与思路
- 作者引入排序相容性，将完整排序空间的度量用于定义不完整排序距离，构造统计量族并推导其渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新统计量族包含 Durbin 统计量作为特例，给出了渐近分布，并由此提供对 Durbin 统计量的新解释。
- 阅读关注点
- 应核对相容性与距离的定义、区组设计和重复次数要求，以及不同度量产生的统计量如何对应 Durbin 检验。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；渐近方案、检验假设及有限样本性能未说明，不能据此判断新统计量的功效优势。
原文摘要
A total of $nb$ judges rank $t$ objects $k$ at a time according to $n$ replications of a BIBD with $b$ blocks. The Durbin statistic is commonly used in this context and is equivalent to the usual analysis of variance on the rankings. The approach considered here is to introduce the notion of compatibility so as to define distances between incomplete rankings based on metrics on the space of complete rankings. Through this device we define a class of test statistics which includes the Durbin statistic as a special case, and derive their asymptotic distributions. This analysis also yields a new interpretation of the Durbin statistic.