Lehmann 대안 확장 확률밀도에서 우도비 검정의 힘 손실 계산
** 본 논문은 첫 번째 Lehmann 대안으로 확장된 확률밀도에 대해 원래 모수만을 검정할 때, 우도비 검정이 발생시키는 검정력 손실을 Kullback‑Leibler 발산을 이용해 정량화한다. λ가 1보다 클 경우 손실은 ΔPower = ln λ + 1 − λ 로 표현되며, 이는 λ가 클수록 검정력이 크게 감소함을 보여준다. **
저자: Lucas Gallindo Martins Soares
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본 논문은 Lehmann 대안(Lehmann alternatives)이라는 확률분포 변형 기법을 이용해 기존 누적분포 F(x) 에 지수적 변형을 가함으로써 새로운 누적분포 G₁(x,λ)=F(x)^λ 또는 G₂(x,λ)=1−
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