The approximate behaviour and performance of the two-sample trimmed t
双样本截尾 t 统计量的近似行为与性能AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用双样本稳健检验，未给出因果设计或其他所列领域的直接证据。
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…
关注这篇论文的作者
双样本截尾 t 统计量的近似行为与性能
- 研究问题
- 对两个独立且总体方差相等的样本，截尾 t 统计量能否用 Student t 分布近似，其功效在正态与长尾分布下如何变化？
- 方法与思路
- 作者定义双样本截尾 t 统计量，利用蒙特卡洛研究正态、等样本量时的分布近似，并讨论渐近性质及不等样本量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称正态等样本量下可用对应截尾后样本自由度的 t 分布近似；正态下功效损失较小，长尾下可能明显获益。
- 阅读关注点
- 应核对截尾比例、统计量和自由度的定义、总体等方差假设，以及不同尾部和样本量配置下功效比较的具体证据。
- 阅读边界
- OpenAlex 摘要未注明稿件版本，未给出截尾比例或功效数值；不能推断该近似适用于异方差或所有不等样本量情形。
原文摘要
A trimmed t statistic is defined for the case of two independent samples with equal population variance. Using an efficient Monte-Carlo technique, it is shown that for a normal underlying distribution and equal sample sizes, the two-sample trimmed t can be satisfactorily approximated by Student's t with degrees of freedom Corresponding to the reduced sample. Asymptotically, the statistic approaches N(0, 1). The loss of power efficiency in using trimmed t is small under exact normality while the gain may be appreciable for longer tailed distributions. The case of unequal sample sizes is also discussed.