白志东;希瓦·萨拉纳达萨 高维的影响：以一个两样本问题为例。 （英语） Zbl 0848.62030号 统计正弦。 6，第2期，311-329（1996）; 更正同上，28，No.2，1105（2018）。 摘要：随着现代计算技术的迅速发展，统计学家正在处理更高维的数据。因此，由于其准确性或功效的损失，一些经典的统计推断正受到非精确方法的挑战。本文的目的是指出并简要分析这种现象，并鼓励统计学家在处理高维数据时重新审视经典统计方法。作为一个例子，我们推导了经典Hotellin（T^2）检验和Dempster非行为检验的渐近幂[参见A.P.Dempster公司，安。数学。《美国联邦法律大全》第29卷第995-1010页（1958年）；生物计量学16，41-50（1960）]用于一个双样本问题。此外，还提出了一种渐近正态分布的检验统计量。我们的结果表明，当数据维度成比例地接近样本内自由度时，Dempster的非行为检验和新检验都比Hotelling的检验具有更高的功效。虽然我们的新测试具有类似于Dempster的渐近幂函数，但它不依赖于正态性假设。一些模拟结果表明，即使对于中等规模的维度和样本，非行为检验也比Hotelling检验更有效。 引用于8评论引用于299文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 62F05型 参数检验的渐近性质 关键词：埃奇沃斯展式;Hotelling（T）平方检验;显著性检验;奇方近似;高维数据;渐近功效;邓普斯特非行为测试;两样本问题 引文：Zbl 0226.62014号;Zbl 0218.62065号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Bai}和\textit{H.Saranadasa}，Stat.Sin。6，第2号，311--329（1996；Zbl 0848.62030）