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椭圆对称性的最佳测试:指定和未指定位置。 (英语) 兹比尔1473.62185

虽然椭圆对称性假设在多元分析中非常常见,并且在许多应用中广泛存在,但迄今为止,椭圆度零假设的检验问题尚未得到完全令人满意的解决。文献中的大多数论文实际上都是在讨论椭圆对称与特定位置的零假设,并实际解决位置而不是非椭圆替代。在本文中,作者提出了针对指定和未指定位置的新型测试程序。该结构的支柱是Le Cam的统计实验渐近理论,最优性是在广义斜椭圆分布族中局部和渐近地理解的。这些测试具有椭圆对称性“良好”测试的所有理想性质:在径向密度和形状参数未指定的椭圆对称性全零假设下,它们具有简单的渐近分布;它们具有仿射不变性,计算速度快,直观易懂,并且在矩方面要求不太高。虽然针对广义偏椭圆替代方案实现了最佳化,但在更广泛的非椭圆分布类别下,它们仍然非常强大,并且显著优于现有的竞争对手。
审核人:孙平(沈阳)

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62H15型 多元分析中的假设检验
62H10型 统计的多元分布
62G05型 非参数估计
62E15型 统计学中的精确分布理论
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