正态总体均值与标准差比在序约束下的广义p-值检验

本文利用广义p-值和U-I检验法研究了多个正态总体均值与标准差比在简单半序和树序约束下的检验问题.提出了广义检验变量,得到了多个正态总体均值与标准差比在简单半序和树序约束下检验问题的广义p-值.同时运用MonteCarlo方法给出了模拟结果.

半相依回归模型中回归系数的广义p值检验

研究半相依回归模型中回归系数的精确检验问题.针对含有2个相依线性方程的回归系统中回归系数的假设检验问题,利用广义p值的方法建立了精确的检验.对检验的功效进行了模拟,模拟结果表明,本研究的检验方法能有效控制第一类错误出现的概率,具有较好的检验效果.

异方差情形下多元方差分析中新的广义p值

对于带有不相等协方差矩阵的多元方差分析问题,一类新的广义检验变量被定义去检验k个多元正态均值向量的相等性假设.基于该广义检验变量的广义p值是充分统计量的函数,当k=2时,即对于多元Behrens-Fisher问题,该新的广义检验变量和Gamage等提供的变量等价.数值结果表明,所得的广义p值检验能够保证第一类错误概率不超过名义水平,且其优于经典的似然比检验和Gamage等提供的检验.

两个Potthoff-Roy生长曲线模型的参数矩阵相等性检验（英文）

本文利用广义p值的方法,给出了一种检验两个Potthoff-Roy生长曲线模型的参数矩阵相等性的精确检验方法,并通过实例对本文所给方法进行了说明.

多个逆高斯总体尺度参数相等性检验

本文研究了多个逆高斯总体尺度参数相等性的假设检验问题,定义了一个新的广义检验变量,给出了检验问题的广义p值,并且证明了当总体进行比例变换时本文所构造的广义p值具有不变性.文章的最后做了数值模拟,模拟结果表明本文所构造的方法有较理想的功效.

一种检验相关系数相等性的精确方法

研究了多个相互独立的二元正态分布相关系数的相等性检验问题。定义了一个新的广义检验变量,给出了检验问题的广义p值。这种方法不依赖于大样本近似,而且可以算出广义上的精确p值,弥补了传统方法不适用于小样本的缺陷。

多个逆高斯总体共同均值的广义统计推断

研究了多个尺度参数未知且不等的逆高斯总体的共同均值的假设检验和区间估计问题,结合了广义推断理论和大样本理论,通过数值模拟比较了本文方法和已有方法。模拟结果表明,本文方法与已有方法相比具有较好的区间覆盖率,且当尺度参数相差较大时具有较短的区间长度和较大的功效。

不同分布下均值差的检验问题

很多统计问题中会包含讨厌参数,在小样本情况下传统的频率学派无法给出较好的方法,然而大样本的获取往往成本较大,甚至无法完成,广义推断的提出很好的解决了此类假设检验问题。广义推断是基于广义检验变量和广义枢轴量的统计推断方法,随着信息技术与数据分析的发展,广义推断正发挥着它良好的性能,得到了广泛应用。此文章主要介绍广义枢轴量法在几种不同模型下的应用,通过构造广义枢轴量给出检验的广义p值,并通过假设检验与置信区间的一一对应关系给出兴趣参数的置信区间。

多个Panel数据模型回归系数的参数Bootstrap检验

对多个只含有个体效应的Panel数据模型,研究了模型中回归系数向量相等性的假设检验问题,提出了一种参数Bootstrap检验方法.有限样本的数值模拟研究结果表明,提出的检验方法具有良好.的检验功效,且受个体效应方差、误差方差、模型个数、回归系数维数的影响不明显.