LqRT：基于 Lq 似然比型检验的 location 参数稳健假设检验及其 Python 实现
流体动力学
2019-11-28 v1
摘要
t 检验被视为总体均值推断的标准流程，并广泛用于科学发现。然而，作为似然比检验的特例，t 检验常因其难以验证的分布假设偏离而出现严重的性能退化。作为替代，本文提出一种新的两样本 Lq 似然比型检验(LqRT)，并附带一个易于使用的 Python 包以供实现。LqRT 在分布假设被违背时保持高功效，而在假设成立时维持令人满意的表现。如数值研究所示，LqRT 在功效上主导诸多其他稳健检验(如 Wilcoxon 检验与符号检验)，同时保持有效的检验水平。鉴于 Wilcoxon 检验的稳健性(其相对于 t 检验的最小渐近相对效率(ARE)为 0.864)表明 Wilcoxon 检验应作为默认选择(而非“若有非正态证据则使用 Wilcoxon”，默认立场应为“除非有充分理由相信正态假设，否则使用 Wilcoxon”)，本文结果提示 LqRT 有望成为从业者新的默认首选检验。
引用
@article{arxiv.1911.11923,
title = {Compressibility and variable inertia effects on heat transfer in turbulent impinging jets},
author = {Jose Javier Otero Perez and Richard Sandberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11923},
year = {2019}
}