Tests for Interchangeability with Incomplete Paired Observations
不完整配对观测下的可互换性检验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：摘要关注不完整配对数据的通用秩检验，配对观测本身不足以归入面板数据，也未涉及分布效应。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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不完整配对观测下的可互换性检验
- 研究问题
- 当两个相关变量的配对观测都存在缺失时，如何检验其可互换性，并在位置备择下评价非参数检验的效率？
- 方法与思路
- 作者构造条件分布无关的秩序检验，研究其渐近性质，并与基于二元正态模型的参数检验比较 Pitman 效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验不仅具有条件分布无关性质，也渐近分布无关，并给出位置备择下相对参数检验的效率分析。
- 阅读关注点
- 应核对可互换性的原假设、缺失与条件化设定、渐近分布无关结论的条件，以及效率比较所针对的位置备择。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明缺失机制和效率数值，不能据此断言对任意缺失模式有效。
原文摘要
A class of conditionally distribution-free rank order tests is developed for testing interchangeability of two correlated variates with incomplete data on both responses. Asymptotic properties of these tests are examined. In particular, we show that the proposed tests are also asymptotically distribution-free. For location alternatives, the Pitman efficiency of the rank order test relative to the parametric test based on the bivariate normal model is investigated.