A generalized likelihood ratio test for normal mean when p is greater than n
A generalized likelihood ratio test for normal mean when p is greater than n
复制标题
p 大于 n 时正态平均值的广义似然比检验
DOI：
10.1016/j.csda.2016.01.006
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发表时间：
2016-07
影响因子：
1.8
通讯作者：
Xu Xingzhong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao Junguang;Xu Xingzhong
研究高维多元数据总体均值向量的检验问题。受Roy并交检验的启发，提出了正态总体均值向量的广义高维似然比检验。通过使用随机化方法获得检验的p值，该方法不依赖于关于协方差矩阵结构的假设。给出了新统计量的解释，它不依赖于正态性假设。因此，所提出的检验也适用于非正态多变量总体。仿真研究表明，新的测试提供了更高的权力比其他两个竞争的测试时，变量是相依的，表现得特别好，为非正态的多元人口。
The problem of testing the population mean vector of high-dimensional multivariate data is considered. Inspired by Roy’s union–intersection test, a generalized high-dimensional likelihood ratio test for the normal population mean vector is proposed. The p-value for the test is obtained by using randomization method, which does not rely on assumptions about the structure of the covariance matrix. An interpretation of the new statistic is given, which does not rely on the normality assumption. Hence the proposed test is also available for non-normal multivariate population. Simulation studies show that the new test offers higher power than other two competing tests when the variables are dependent and performs particularly well for non-normal multivariate population.
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DOI：
10.2139/ssrn.1477886
发表时间：
2009-09
期刊：
Econometrics: Econometric & Statistical Methods - General eJournal
影响因子：
--
作者：
Joseph P. Romano;A. Shaikh;Michael Wolf
通讯作者：
Joseph P. Romano;A. Shaikh;Michael Wolf
影响因子：
2.5
作者：
A. Vogler
通讯作者：
A. Vogler
影响因子：
2.7
作者：
Ahn, Jeongyoun;Marron, J. S.;Chi, Yueh-Yun
通讯作者：
Chi, Yueh-Yun
影响因子：
7.3
作者：
E. L. Lehmann
通讯作者：
E. L. Lehmann
在稀疏性和列相关性下测试高维手段的更高批评的替代方案
影响因子：
4.5
作者：
Zhong Ping-Shou;Chen Song Xi;Xu Minya
通讯作者：
Xu Minya