Effect of nonnormality on tests for a mean vector with missing data under an elliptically contoured pattern-mixture model
Effect of nonnormality on tests for a mean vector with missing data under an elliptically contoured pattern-mixture model
复制标题
非正态性对椭圆轮廓模式混合模型下缺失数据的均值向量检验的影响
DOI：
10.1080/03610926.2020.1716254
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
N.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shutoh;N.
我们使用椭圆轮廓模式混合模型下的两步单调样本推导了 Hotelling 的 T2 型和似然比检验统计量的渐近零分布，以研究检验统计量相对于非正态性的稳健性，其中 N 表示总样本量。利用一些矩阵代数，我们获得了更简单的检验统计量表达式，减少了获得主要结果所需的计算量。主要结果表明，在阶数分布方面有一些显着的特性。与使用列表删除获得的统计量相比，使用两步单调缺失数据获得的每个检验统计量表现出较低的非正态性影响，并且当峰度参数为正且较大时，每个检验统计量的上百分位数表现出较低的值。主要结果应用于将 Bartlett 型校正扩展到椭圆轮廓模式混合模型下的检验统计量。蒙特卡罗模拟表明，检验统计量表现出上述分布特性，并且我们提出的检验在精确控制 I 类误差方面优于通过假设多元正态性获得的检验。此外，还介绍了我们提出的测试在实际数据集上的应用。
We derive the asymptotic null distribution of Hotelling’sT2-type and likelihood ratio test statistics using two-step monotone sample under an elliptically contoured pattern-mixture model up to the orderto investigate the robustness of the test statistics with respect to nonnormality, whereNdenotes the total sample size. Using some matrix algebra, we obtain more simple expression of the test statistic, reducing the amount of the calculation required for obtaining the main result. The main result indicates some remarkable properties with respect to their distribution up to the ordereach test statistic obtained using two-step monotone missing data exhibits a lower effect of nonnormality when compared with the statistic obtained using listwise deletion, and the upper percentiles of each test statistic exhibit lower values when the kurtosis parameters are positive and large. The main results are applied to extend the Bartlett-type correction to the test statistics under an elliptically contoured pattern-mixture model. Monte Carlo simulation demonstrates that the test statistics exhibit the aforementioned distributional properties and that our proposed tests outperform those obtained by assuming multivariate normality in aspects of controlling type I error exactly. Furthermore, the application of our proposed tests to an actual dataset is presented.
登录
查看更多内容
两步单调样本 MCAR 似然比检验的 Bartlett 校正
影响因子：
1.5
作者：
Shutoh;N.;Nishiyama;T.;Hyodo;M.
通讯作者：
M.
DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Neuhoff
通讯作者：
D. Neuhoff
单调不完整多元正态数据的有限样本推理，III：Hotelling 的 T2 统计量
影响因子：
1
作者：
Megan M. Romer;D. Richards
通讯作者：
D. Richards
使用单调缺失数据测试两个正态协方差矩阵的相等性
DOI：
10.1080/03610926.2019.1591453
发表时间：
2020
期刊：
Communications in Statistics - Theory and Methods
影响因子：
--
作者：
Jianqi Yu;K. Krishnamoorthy;Yafei He
通讯作者：
Yafei He
单调缺失数据椭圆轮廓模型位置和尺度的统计推断
影响因子：
0.9
作者：
A. Batsidis;K. Zografos
通讯作者：
K. Zografos