鲁亚会¹，刘爱义²，江涛^3,4

1. 浙江科技学院经济与管理学院, 杭州 310023; 2. 美国国立卫生研究院, 美国贝 塞斯达 MD 20817;3. 浙江工商大学统计与数学学院,杭州 310018;4. 浙江工商 大学杭州商学院, 桐庐 311599

出版日期:2021-11-25发布日期:2021-12-25

A Likelihood Ratio Test for MultivariateSemicontinuous Data

LU Yahui¹, LIU Aiyi², JIANG Tao^3,4

1. School of Economics and Management, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou310023; 2. National Institutes of Health, USA, Bethesda MD 20817; 3. School of Statistics andMathematics, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018; 4. Hangzhou College of Commerce,Zhejiang Gongshang University, Tonglu 311599

Online:2021-11-25Published:2021-12-25







摘要
图/表
参考文献
相关文章
编辑推荐
-->Metrics
本文评论

随着信息技术的发展, 多变量半连续数据出现在越来越多的研究领域中, 其主要特征是多变量数据中的每一个变量都含有过多的零值. 然而相较于单变量半连续数据, 目前却还未有****关注于多变量半连续数据的假设检验问题. 因此, 文章主要研究多变量半连续数据的两总体假设检验问题.针 对多变量半连续数据, 文章构建一种多元 Bernoulli-Normal 模型,并提出 一种基于多元复合原假设的似然比检验方法. 由数据模拟结果表明,相较于经典的 Hotelling's T$^2$ 检验方法, 似然比方法具有较低的第 I 类错误率和较 高的检验功效. 此外, 将此方法应用到饮食摄入量 CHEF 实例数 据中, 结果表明所提出的方法能够对干预措施的有效性进行评估.
分享此文:

()

No related articles found!

-->

PDF全文下载地址:

http://sysmath.com/jweb_xtkxysx/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=14385