【摘 要】
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对于一维数据,很容易对数据进行排序.在高维情况下,文章定义了“最小向量”并通过比较每个样本与“最小向量”之间的欧式距离对高维数据进行排序赋秩.对高维两样本位置参数是
【机 构】
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中国人民大学统计学院,北京100872;中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872
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对于一维数据,很容易对数据进行排序.在高维情况下,文章定义了“最小向量”并通过比较每个样本与“最小向量”之间的欧式距离对高维数据进行排序赋秩.对高维两样本位置参数是否相同的假设检验问题,根据所提出的数据排序方法将一维Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验推广到高维情形.与其他位置检验方法相比,方法具有不依赖于分布,平移,缩放不变的特性,同时能良好应用于高维小样本的位置检验问题.理论上,文章证明该检验统计量在原假设下的渐近分布是正态分布及在一些弱相依条件下证明了该检验具有良好的功效.数值分析结果表明,对于不同总体分布的位置参数是否相等的检验问题,所提出的检验具有更好的有效性.
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