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丹尼尔·克莱恩;乔兰塔·彼得拉斯基维奇;卡塔兹纳·菲利皮亚克

在大维和高维设置下测试可交换协方差结构的近似正态性。 （英语） Zbl 1520.62066号

《多元分析杂志》。 192，文章ID 105049，18 p.（2022）.
摘要：本文研究了多元数据协方差矩阵可交换结构相关假设的Rao评分和似然比检验。在大维假设下，证明了Rao得分检验统计量分布的正态近似，并导出了似然比检验的精确分布和近似分布。仿真研究表明，在所研究的两种情况下，Rao分数测试优于似然比测试：I型错误和功率。此外，在高维情况下，Rao分数检验是可用的，并且表明在这种情况下，正态近似很好地匹配其分布。因此，建议将后一种近似值用于实际应用。

引用于1文件

MSC公司：

62H15型 多元分析中的假设检验
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62H10型 统计的多元分布

关键词：

复合对称结构;高维渐近;大维渐近;似然比检验;Rao分数测试

软件：

DLMF公司;CharFun工具;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Klein}等人，《多元分析杂志》。192，文章ID 105049，18 p.（2022；Zbl 1520.62066）
全文： 内政部

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