One-Sample Rank Tests Under Autoregressive Dependence
自回归依赖下的单样本秩检验AI 解读 ↓
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自回归依赖下的单样本秩检验
- 研究问题
- 当观测来自自回归过程而非独立样本时，如何调整单样本线性秩检验，使其在原假设与邻接位置备择下保持渐近性质？
- 方法与思路
- 作者建议先对自回归观测作特定变换，再将秩检验施于变换后的数据，分析原假设与邻接位置备择下的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，变换后的检验在两种情形下具有与独立样本相同的渐近性质，特别是渐近分布无关；具体变换未给出。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对变换形式、自回归参数如何处理、创新分布条件，以及位置备择定义和渐近分布无关性的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体变换与假设未提供，渐近分布无关不意味着有限样本下也分布无关。
原文摘要
One-sample linear rank tests are considered for the case where the observations are not independent but come from an autoregressive process. It is proposed to apply the tests under these circumstances to certain transformations of the observations, rather than to the observations themselves. Then the tests have asymptotically the same properties as under independence, both under the hypothesis and under contiguous location alternatives. In particular, they are asymptotically distribution-free.