On testing the equality of high dimensional mean vectors with unequal covariance matrices
On testing the equality of high dimensional mean vectors with unequal covariance matrices
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用不等协方差矩阵检验高维均值向量的相等性
DOI：
10.1007/s10463-015-0543-8
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发表时间：
2014-06
影响因子：
1
通讯作者：
Wang, Wei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu, Jiang;Bai, Zhidong;Wang, Chen;Wang, Wei
本文主要研究协方差阵不相等的几个高维均值向量的等价性检验问题。这是多元统计分析中最重要的问题之一，文献中提出了各种检验方法。在Bai和Saranadasa(Stat Sin 6：311-329,1996)和Chen和Qin(Ann Stat 38：808-835,2010)的启发下，我们引入了检验统计量，并推导了在零假设和替代假设下的渐近分布。此外，它还与Sriastava和Kubokawa最近提出的检验统计量(J Multivar anal 115：204-216,2013)进行了比较。结果表明，我们的检验统计量表现得更好，特别是在大维的情况下。
In this article, we focus on the problem of testing the equality of several high dimensional mean vectors with unequal covariance matrices. This is one of the most important problems in multivariate statistical analysis and there have been various tests proposed in the literature. Motivated by Bai and Saranadasa (Stat Sin 6:311–329, 1996) and Chen and Qin (Ann Stat 38:808–835, 2010), we introduce a test statistic and derive the asymptotic distributions under the null and the alternative hypothesis. In addition, it is compared with a test statistic recently proposed by Srivastava and Kubokawa (J Multivar Anal 115:204–216, 2013). It is shown that our test statistic performs better especially in the large dimensional case.
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DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
藤越 康祝;Cram
通讯作者：
藤越 康祝;Cram
DOI：
10.1016/j.jmva.2008.06.006
发表时间：
2009-03
期刊：
J. Multivar. Anal.
影响因子：
--
作者：
M. Srivastava
通讯作者：
M. Srivastava
DOI：
10.1016/j.jmva.2011.03.003
发表时间：
2011-07
期刊：
J. Multivar. Anal.
影响因子：
--
作者：
M. Srivastava;T. Kollo;D. Rosen
通讯作者：
M. Srivastava;T. Kollo;D. Rosen
DOI：
10.1016/j.jmva.2014.07.002
发表时间：
2014-10
期刊：
J. Multivar. Anal.
影响因子：
--
作者：
T. Cai;Yin Xia
通讯作者：
T. Cai;Yin Xia
影响因子：
1
作者：
Tiefeng Jiang;F. Yang
通讯作者：
Tiefeng Jiang;F. Yang