Dahel，S。;北卡罗来纳州吉里。;莱帕奇，Y。 多正态数据问题的局部极大极小检验。 （英语） 2018年8月7日Zbl 梅特里卡 41，第6期，363-374（1994）. 摘要：设（X）是一个平均值未知、协方差矩阵未知的正态随机向量，并将（X）分为（X=（X_{（1）}'，X_{（2）}'、点，X_}（r）}'）'\），其中（X_（j）}\）是维数为（p_j\）的子向量，即（sum_{j=1}^rp_j=p\）。我们表明，通过S.Dahel公司【公共统计，理论方法17，No.6，1965-1972（1988；Zbl 0642.62036号)]，是局部极小极大值。这些测试是根据从（X）和（r）额外的大小（Nj）、（Ui^{（j）}、（i=1、dots、Nj））、从（X{（1）}，dots、X_N）中提取的样本，导出的，以对抗（H_0）：（mu=0）和（H_1）：\）。我们假设\（r+1）\）-样本是独立的，并且\（N_j>p_j\）对于\（j=0,1，\dots，r\）（\（N_0\equivN\）和\（p_0\equavp\））。当（r=2）和（p=2）时，进行蒙特卡罗研究，以将这些测试与以下给出的似然比测试（LRT）进行比较：M.S.Srivastava先生[同上，14775-792（1985年；Zbl 0758.62054号)]. 我们还表明，对于这个问题，不存在局部最强大的不变检验。 MSC公司： 62F03型 参数假设检验 62小时15分 多元分析中的假设检验 62A01型 统计学基础和哲学主题 62C20个 统计决策理论中的Minimax过程 关键词：不存在;局部极小极大;蒙特卡罗研究;似然比检验;局部最强大不变检验 引文：Zbl 0642.62036号;Zbl 0758.62054号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Dahel}等人，Metrika 41，No.6，363--374（1994；Zbl 0807.62018） 全文： 内政部 欧洲DML 参考文献： [1] Dahel S（1988）关于平均值的可接受检验以及附加信息。统计学、理论和方法传播17（6）：1965-1972·Zbl 0642.62036号 ·doi:10.1080/03610928808829725 [2] Eaton ML，Kariya T（1983），不完全数据的多元检验。统计年鉴11:654–665·Zbl 0524.62051号 ·doi:10.1214/aos/1176346170 [3] Giri N，Kiefer J（1964）多元检验的局部和渐近性质。数学统计年鉴35:21-35·兹伯利0133.41805 ·doi:10.1214/oms/1177703730 [4] Giri N（1973）《积分的评估和应用》。Sankhyá系列A 35:334–340·Zbl 0286.62035号 [5] Hartley HO，Hocking PR（1971）《不完整数据分析》。生物统计学27:783–823·doi:10.2307/2528820 [6] Kariya T、Krishnaiah PR、Rao CR（1983年），当一些数据缺失时，从多变量正常人群中进行统计推断。统计学发展4:137–184 [7] Lehmann EL（1986）《检验统计假设》，纽约威利·Zbl 0608.62020 [8] Olkin I，Sampson AR（1972），矩阵变换雅可比矩阵和诱导函数方程。线性代数及其应用5:257–276·兹比尔0241.15003 ·doi:10.1016/0024-3795（72）90007-9 [9] Srivastava MS（1985）缺失观测值的多元数据。统计学、理论和方法传播14（4）：775–792·Zbl 0578.62054号 ·doi:10.1080/03610928508828949 [10] Wijsman RA（1990）关于群体的不变测度及其在统计中的应用。IMS演讲笔记-专题系列第14卷，第13章·Zbl 0803.62001 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。