Tests for Two Outliers in a Linear Model
线性模型中两个离群值的检验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：摘要研究一般线性模型的离群值检验，未明确对应所列经济计量细分方向。
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线性模型中两个离群值的检验
- 研究问题
- 如何检验线性模型中的两个离群值，尤其是同方向离群值，并确定检验临界点及其与已有正态样本统计量的关系？
- 方法与思路
- 作者重点研究两个同向离群值，利用第一 Bonferroni 不等式获得名义上尾分位点，并讨论两个离群值方向不同的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在正态随机样本下，统计量分别联系到 Murphy 检验和学生化极差，并研究两者临界点之间的近似关系。
- 阅读关注点
- 应核对离群值统计量、回归设计和误差分布条件，Bonferroni 临界点的保守程度，以及不同离群方向下的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明检验功效、临界点近似误差或多重异常的处理，不能推断刊本变化。
原文摘要
The detection of two outliers in a linear model is considered. The case of two outliers in the same direction is studied in detail. The first Bonferroni inequality is used to obtain nominal upper percentage points. For a random sample from a normal distribution, the proposed statistic reduces to the well known Murphy's test statistic. Similarly, for two outliers on either direction, our statistic reduces to the studentized range statistic. An approximate relationship between the critical points of Murphy's test and the studentized range statistic is investigated.