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基于排列的协方差可分离性检验
Computational Statistics ( IF 1.0 ) Pub Date : 2018-09-27 , DOI: 10.1007/s00180-018-0839-2 Seongoh Park 1 , Johan Lim 1 , Xinlei Wang 2 , Sanghan Lee 3
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可分离性是协方差矩阵或矩阵变量数据的一个有吸引力的特征，它可以改进和简化许多多元过程。由于其重要性，测试可分离性在过去引起了广泛关注。文献中的程序有两种类型：似然比检验（LRT）和饶分数检验（RST）。两者都基于正态性假设或检验统计量的大样本渐近特性。在本文中，我们开发了一种与现有方法非常不同的新方法。我们建议将零假设（感兴趣的协方差矩阵的可分离性）重新表述为许多子假设（协方差矩阵的子矩阵的可分离性），这些子假设可以使用基于排列的过程进行测试。然后，我们使用 Bonferroni 和两阶段加性程序结合子假设的检验结果。我们基于排列的程序本质上是自由分发的；因此它对数据的非正态性具有鲁棒性。此外，与LRT不同的是，它们适用于样本量小于协方差矩阵中未知参数数量的情况。我们的数值研究和数据示例显示了我们的程序相对于现有轻轨和快速铁路的优势。
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