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F.鲁比克。;J·索莫西克。

从空间中位数的角度讨论贝伦斯-菲舍问题。 （英语） Zbl 1457.62184号

J.统计计算。模拟 85，第15号，3080-3091（2015）.
摘要：我们对多元Behrens-Fisher问题提出了一个非参数仿射不变量检验。基于空间中位数的方法是渐近的，不需要数据的正态性。为了提高其有限样本性能，我们对基于修剪平均数的类似测试中已经使用的类型进行了修正，然而，我们的模拟表明，在重尾分布的情况下，我们的方法性能更好。此外，在与最近发布的基于等级的测试进行的模拟比较中，我们的测试产生了令人满意的结果。

引用于1文件

理学硕士：

62H15型 多元分析中的假设检验
62G10型 非参数假设检验
62G35型 非参数稳健性
62H10型 统计的多元分布

关键词：

Behrens-Fisher问题;空间中值;Dümbgen矩阵;有限样本性能;稳健性;仿真

软件：

mvtnorm公司;R（右）;ICSNP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Rublík}和\textit{J.Somoríkneneneep，J.Stat.Compute。模拟85，第15期，3080--3091（2015；Zbl 1457.62184）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Yao Y.多元Behrens-Fisher问题的近似自由度解。生物特征。1965;52:139-147. doi:10.1093/biomet/52.1-2.139[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0202.49507号
[2] Kim SJ。多元Behrens-Fisher问题的实用解决方案。生物特征。1992;79:171-176. doi:10.1093/biomet/79.1.171[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0850.62427号
[3] Johansen S.加权线性回归中残差平方和分布的Welch-James近似。生物特征。1980;67:85-92. doi:10.1093/biomet/67.1.85[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0422.62066号
[4] Fligner MA，Policello GE。Behrens-Fisher问题的稳健排名程序。J Amer统计协会，1981年；76:162-168. doi:10.1080/01621459.1981.10477623[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]
[5] Wilcox RR。通过修剪平均值求解多元Behrens-Fisher问题的模拟结果。统计学家。1995;44:213-225. doi:10.2307/2348445[Crosref]，[谷歌学者]
[6] 刘A、李Q、刘C、于克、于科。多维结果比较的基于等级的测试。J Amer统计协会，2010年；105:578-587. doi:10.1198/jasa.2010.ap09114[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1392.62322号
[7] Rublík F，Somorčík J.仿射等变空间中值及其在多元多样本定位问题中的应用。澳大利亚新西兰统计杂志。2011;53:197-215. doi:10.1111/j.1467-842X.2011.00624.x[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1274.62361号
[8] 关于高维散射的泰勒M泛函。Ann Inst统计数学。1998;50:471-491. doi:10.1023/A：1003573311481[Crosref]，[Web of Science®]，[谷歌学者]·Zbl 0912.62061号
[9] Milasevic P，Ducharme GR.空间中值的唯一性。安·统计师。1987;15:1332-1333. doi:10.1214/aos/1176350511[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0631.62058号
[10] Tyler DE。多元散布的无分布M估计。安·统计师。1987;15:234-251. doi:10.1214/aos/1176350263[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0628.62053号
[11] Kent JT，Tyler DE。包裹Cauchy分布的最大似然估计。应用统计杂志。1988;15:247-254. doi:10.1080/0266476880000029[Taylor&Francis Online]，[Google学者]
[12] Vardi Y，Zhang CH。多元L_1中值和相关数据深度。美国国家科学院院刊，2000年；97:1423-1426. doi:10.1073/pnas.97.4.1423[Crossref]，[PubMed]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1054.62067号
[13] R开发核心团队。R： 用于统计计算的语言和环境。奥地利维也纳R统计计算基金会；2010年。可从以下地点购买：http://www.R-project.org。[谷歌学者]
[14] Nordhausen K，Sirkia S，Oja H，Tyler DE。ICSNP：多元非参数分析工具。R包版本1.0-7；2010年。可从以下网址获得：http://CRAN.R-project.org/package=ICSNP。[谷歌学者]
[15] Genz A、Bretz F、Miwa T、Mi X、Leisch F、Scheip F、Hothorn T.mvtnorm：多元正态分布和T分布。R包装版本0.9-96；2011年。可从以下网址获得：http://CRAN.R-project.org/package=mvtnorm。[谷歌学者]
[16] Genz A，Bretz F.多元正态概率和t概率的计算。统计学课堂讲稿。第195卷。海德堡：施普林格；2009.【Crossref】，【谷歌学者】·Zbl 1204.62088号
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