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正态分布方差变点的检验(英文)
被引量:
4
1
作者
王静龙
m.ishaqbhatti
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1998年第2期113-121,共9页
本文讨论了正态分布方差只有一个变点的检验问题,我们构造了三个检验统计量,其中L检验基于非参数U统计量,B检验基于Bayes方法,R检验由极大似然比方法导出.本文给出了L、B、R检验的渐近临界值,并用MonteCarlo模拟方法研究了这三个...
本文讨论了正态分布方差只有一个变点的检验问题,我们构造了三个检验统计量,其中L检验基于非参数U统计量,B检验基于Bayes方法,R检验由极大似然比方法导出.本文给出了L、B、R检验的渐近临界值,并用MonteCarlo模拟方法研究了这三个检验与平方的CUSUM检验以及LM检验的势,并进行了比较。当变点在序列的前一半位置时,L和R检验较好,当变点在序列的后一半位置时,平方的CUSUM和B检验较好.
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关键词
变点
U-统计量
最大似然比
正态分布
检验
下载PDF
职称材料
题名
正态分布方差变点的检验(英文)
被引量:
4
1
作者
王静龙
m.ishaqbhatti
机构
华东师范大学
Griffith大学
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1998年第2期113-121,共9页
文摘
本文讨论了正态分布方差只有一个变点的检验问题,我们构造了三个检验统计量,其中L检验基于非参数U统计量,B检验基于Bayes方法,R检验由极大似然比方法导出.本文给出了L、B、R检验的渐近临界值,并用MonteCarlo模拟方法研究了这三个检验与平方的CUSUM检验以及LM检验的势,并进行了比较。当变点在序列的前一半位置时,L和R检验较好,当变点在序列的后一半位置时,平方的CUSUM和B检验较好.
关键词
变点
U-统计量
最大似然比
正态分布
检验
Keywords
Normal random sequence,change-point, U-statistic,Bayesian methods, maximum likelihood ratio
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
正态分布方差变点的检验(英文)
王静龙
m.ishaqbhatti
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1998
4
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