比马尔·库马尔·辛哈;Narayan C.Giri。;伯纳德·克莱门特 附加信息的方法测试。 （英语） Zbl 0578.62055号 Commun公司。统计、理论方法 14, 1427-1451 (1985). 假设\（Z=（X'Y'）'\sim N_{p+q}（\mu，\Sigma）\）。有时似乎缺少Y上的一些观察值，但X上的相应观察值可用。讨论了这种情况下的一些方法测试。设\（xi，\xi_1，…，\xi_n\）是独立的r.v.s，\（xi\sim n_{p+q}（delta，\Sigma）\）和\（xi_i\sim n-{p+q}（0，\ Sigma \西格玛{12}\ \ \西格马{22}\结束{矩阵}\右）\），\（\delta_1:p\乘以1\）和\（\Sigma_{11}:p\乘以p\）。同样，设V，（W_1，…，W_m\）是独立的r.V.s，（V\sim N_p（delta_1，\Sigma）\）和（W_i\sim N_p（0，\Simma_{11}）\），（i=1，……，m.\）与之类似的结果C.斯坦因【Ann.Math.Stat.27，616-623（1956；Zbl 0073.143），另见Proc.3rd Berkeley Sympos.Math.Statist.Probability 1，197-206（1956，Zbl 003.356）】获得如下：对于测试\（H_0:delta=0\）vs\（H_1:delta\neq 0\），基于\（xi，\xi_1，…，\xi_n\）的Hotelling’s \（T^2\）-测试的接受域，忽略V，（W_1，…，W_m\）提供的附加信息，由（（S，S^*，\xi，V）给出：S\）为p.d.和（\xi'S^{-1}\xi\leq K\}\），其中\（S=\xi\xi'+\sum_i\xi'\！_i\），\（S^*=VV'+\sum_iW_iW'\！_ i\）给出，该测试是可接受的。针对上述模型，给出了确定多元正态随机样本中唯一贝叶斯检验的容许检验的一些关键区域。提出了几个两级降压程序。这些测试是在\（delta \）或\（Sigma \）的特定条件下获得的。此外，还对本文提出的各种测试程序的小样本功效进行了评估和比较。审核人：K.T.方 引用于1文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 2015年1月62日 贝叶斯推断 62C15号机组 统计决策理论中的可容许性 关键词：容许贝叶斯检验;似然比检验;霍特林的T;广场;平均值测试;附加信息;关键区域;贝叶斯测试;正态随机样本;两个降压程序;小样本功率 引文：Zbl 0073.143号;Zbl 0073.356号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.K.Sinha}等人，Commun。Stat.，理论方法14，1427--1451（1985；Zbl 0578.62055） 全文： 内政部