基于极大似然的异方差多正态总体均值的参数Bootstrap检验
外文标题：A Parametric Bootstrap Test Based on Maximum Likelihood for the Equality of Several Normal Group Means with Unequal Variances
文献类型：期刊
作者：梅波[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院,北京,100872
[2]中国人民大学统计学院,北京100872;北方工业大学理学院,北京100144
年：2016
期刊名称：数理统计与管理
卷：35
期：4
页码范围：630-640
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-1566
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_sltjygl201604008.aspx
DOI：10.13860/j.cnki.sltj.20160722-022
基金：国家自然科学基金项目(11171002)/北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201404002)
关键词：异方差 极大似然 bootstrap重抽样 Welch检验 广义F检验 heteroscedasticity maximum likelihood bootstrap re-sampling Welch Test Generalized F Test
摘要：本文考虑了异方差下多正态总体均值的检验问题.传统检验方法多为近似分布检验,且受总体数目及其样本量的影响较为严重,只有在总体数目较少、样本量适中或较大时才能很好的控制第一类错误.较近提出的参数bootstrap检验有效解决了在总体数目较多时检验的任意性,但在总体样本量都较小时,检验控制第一类错误倾向保守,或总体中存在个别样本量较少时犯第一类错误概率上升.本文从极大似然的角度推导出具有修正权重的极大似然检验统计量,并与bootstrap方法有效的结合,得到新的参数bootstrap检验方法.通过Monte Carlo模拟第一类错误和检验的势与Welch检验和广义F检验进行比较,结果表明本文提出的极大似然参数bootstrap检验在总体数目较多和存在小样本量时,均能很好地控制第一类错误,同时且有较好的势,适用范围更加广泛.
作者其他论文
异方差下多个正态总体共同均值的参数bootstrap推断.徐礼文;王登魁.统计与决策.2016,4-8.
带有等相关误差结构生长曲线模型的参数bootstrap检验.徐礼文;瞿开毅.统计与决策.2016,27-31.
贝叶斯时空分位回归模型及其对北京市PM2.5浓度的研究.梅波;田茂再.统计研究.2016,33(12),91-100.
