Modified Wilcoxon-Mann-Whitney tests of stochastic dominance
随机占优的修正 Wilcoxon–Mann–Whitney 检验AI 解读 ↓
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随机占优的修正 Wilcoxon–Mann–Whitney 检验
- 研究问题
- 比较两个单变量分布的一阶随机占优时，如何允许匹配样本间相关，并改善传统秩统计检验的功效？
- 方法与思路
- 作者将自助推断扩展至匹配对抽样，并在修正自助法中隐式估计接触集，以改进随机占优检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法允许两样本间依赖，模拟显示零假设拒绝率得到控制，且在匹配对强相关时功效改善较明显。
- 阅读关注点
- 应核对随机占优零假设的具体方向、匹配对之间的抽样条件，以及接触集估计和自助法有效性的正则要求。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未提供完整有效性条件和功效数值，模拟优势不能保证所有分布下成立。
原文摘要
Given independent samples from two univariate distributions, the one-sided Wilcoxon-Mann-Whitney statistic may be used to conduct a rank-based test of first-order stochastic dominance. We broaden the scope of applicability of such tests by showing that the bootstrap may be used to conduct valid inference in a matched pairs sampling framework permitting dependence between the two samples. Further, we show that a modified bootstrap incorporating an implicit estimate of a contact set may be used to improve power. Numerical simulations indicate that the modified bootstrap effectively controls the null rejection frequencies and delivers improved power, particularly in settings where there is strong dependence between matched pairs. We provide a brief empirical illustration involving Canadian family income data.