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A new sequential signed-rank test for the one-sample location problem
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AI
DOI：10.1080/03610918.2025.2571976.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种新的非参数序贯检验方法，用于单样本位置问题，具体针对对称连续分布的中位数，基于符号秩统计量。通过将回归模型拟合到模拟数据中，推导出了检验的停止边界与其显著性水平（alpha）以及原假设下的平均样本数（ASN0）之间的近似关系。这些模型具有合理的准确性，并有助于在实际中设计该检验。另外，机器学习算法如随机森林和梯度提升可以精确地利用模拟数据确定停止边界。使用功效、ASN以及功效-ASN比率（PAR）等性能指标，将所提出的检验与现有的非参数序贯检验（包括双侧序贯符号检验（TSST）和Miller的序贯符号秩检验（Miller's SSRT））进行了比较评估。广泛的模拟结果表明，在检测任何大小的中位数变化方面，所提出的检验在PAR方面通常优于TSST。所提出的检验是TSST的一个通常更优的替代方案，也是Miller's SSRT的一个可行替代方案，特别是在需要以合理的ASN0和小alpha检测小中位数变化的关键场景中。
Keyword:
Machine learning algorithms
Nonparametric test
Power-to-ASN ratio
Test design
期刊
C
IF:
0.8
论文数:
226
被引数:
4.7K
机构
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