A Bivariate Non-Parametric c -Sample Test
二元多样本非参数检验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：摘要研究通用二维多样本非参数检验，未提供归入所列经济学领域细分的直接证据。
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
二元多样本非参数检验
- 研究问题
- 对于来自多个总体的二维观测，如何构造非参数多样本检验，并评估其在平移型备择下的渐近分布与相对效率？
- 方法与思路
- 作者将既有二元两样本检验推广到多样本情形，推导渐近分布，并针对平移型备择计算相对于 Wilks 判据的 Pitman 效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供检验的渐近分布、相对效率、临界值及若干近似，并通过一个数值示例说明；具体效率大小未在摘要中列出。
- 阅读关注点
- 应核对统计量的具体构造、多组样本量的渐近配置、平移备择的定义，以及临界值近似和效率比较的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；所称良好性质未被具体列明，效率数值和有限样本误差也未提供，不能据此断言方法整体更优。
原文摘要
Summary A non-parametric test for the bivariate c-sample problem is proposed. The test is an extension of a bivariate two-sample test given by Mardia (1967) and possesses various desirable properties. We derive the asymptotic distribution of this test and obtain the Pitman efficiency of the test relative to Wilks's criterion A for the translation types of alternatives. We give the critical values of the distribution and some approximations. The test is applied to a numerical example.