关于幂散度统计量的Bahadur效率
统计理论
2010-02-09 v1 统计理论
摘要
本文证明了，只要备择假设序列相对于原假设序列是邻接的，且每箱观测数增加至无穷的速度不是非常慢，那么信息散度统计量在Bahadur意义下比阶数α>1的幂散度统计量无限有效。这改进了Harremoës和Vajda (2008)中的先前结果，其中原假设序列被假定为均匀的，且对每箱观测数的限制更为严格。此外，本文还评估了剩余正阶数0<α≤1的幂散度统计量的Bahadur效率。这些阶数的统计量彼此之间是Bahadur可比的，并且它们都比阶数α>1的统计量更Bahadur有效。给出了技术定义和条件的详细讨论，澄清了一些不明确之处，并通过示例说明了结果。
引用
@article{arxiv.1002.1493,
title = {On Bahadur Efficiency of Power Divergence Statistics},
author = {Peter Harremoës and Igor Vajda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1002.1493},
year = {2010}
}