Efficiency Robust Two-Sample Rank Tests
效率稳健的两样本秩检验AI 解读 ↓
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效率稳健的两样本秩检验
- 研究问题
- 检验两个总体分布相同时，如何在指定备择分布类中选择不存在统一更优局部功效竞争者的秩检验？
- 方法与思路
- 作者用形式贝叶斯程序构造局部最强秩检验的凸混合，并计算渐近相对效率，讨论三类分布的例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出效率稳健性的局部功效定义与构造思路，称渐近相对效率存在对称关系，并考察若干分布例子。
- 阅读关注点
- 应核对备择分布类、局部功效比较与风险点的定义，以及混合权重、效率对称关系和检验水平成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；稳健性针对指定分布类的局部功效，不能据此断言有限样本普遍最优或刊本结果。
原文摘要
In the classical two sample problem, the null hypothesis of identical distribution functions is tested. Rank testing procedures have the property that they are valid (have Type I error identically equal to α) for any absolutely continuous distribution function. Choices among rank tests are usually based upon local power calculations for a given specified null distribution against specific parametric alternatives. A rank test is said to be efficiency robust when no other has a uniformly better local power performance (risk point) for a specified class A of distribution function alternatives F. Such rank tests may be constructed using formal Bayes procedures resulting in convex mixtures of the locally most powerful rank tests TF for FεΛ. Asymptotic relative efficiency (ARE) calculations uncover the symmetry relation ARE (TF, TF *; F) = ARE (TF *,TF; F*). Examples involving Logistic, Normal and Double Exponential are considered.