Nonparametric hypothesis testing for equality of means on the simplex
在单形上的数据的背景下，我们调查使用经验和指数经验似然，Hotelling和James统计，以测试相等的人口平均值的原假设的基础上，两个独立的样本。我们进行了广泛的数值研究，使用模拟的数据从各种分布的单纯形。的结果，结合实际的实施考虑，支持使用自举校准詹姆斯统计。
2016-08-04 stat.ME
Jackknife Empirical Likelihood Methods for Gini Correlations and their Equality Testing
Gini相关在度量重尾分布随机变量的相关性方面起着重要的作用，其性质是Pearson相关和Spearman相关的混合。由于这种依赖性度量的结构，每对随机变量之间存在两个基尼相关性，它们一般不相等。基尼系数以及两个基尼系数的相等性在经济学中具有重要的意义。在文献中，有有限的文章集中在基尼系数的推断和平等的测试。在本文中，我们开发的刀切经验似然（JEL）方法的单一基尼系数，用于测试的两个基尼系数的平等，并为两个独立的样本的基尼系数的差异。这些刀切经验似然比统计量的标准限制χ 2分布的建立和使用构造置信区间，拒绝区域，并计算$p$ -值的测试。仿真研究表明，我们的方法是有竞争力的现有方法的覆盖精度和置信区间短，以及在功率的测试。所提出的方法在UCI机器学习库的一个实际数据集上的应用。
2018-06-03 stat.ME
Testing the equality of multivariate means when $p>n$ by combining the Hoteling and Simes tests
我们提出了一种方法来测试两个多变量高斯随机变量的均值向量之间的移动在一个高维设置，将可能的依赖性，并允许$p > n$。该方法是两个著名测试的组合：霍特林测试和西梅斯测试。在每次迭代中，通过对多个维度进行采样，使用Hotelling检验对每个维度进行测试，并使用Simes检验将其结果组合在一起，从而集成了这些测试。我们证明了这个过程是渐近有效的。通过插入Hotelling检验的适当扩展，可以扩展此过程以处理不等的协方差阵。使用模拟研究，我们表明，所提出的测试是有利的，在许多情况下，最先进的测试和强大的违反高斯假设。
2019-12-22 stat.ME
Bayes factor testing of equality and order constraints on measures of association in social research
关联性度量在社会科学中起着核心作用，可以量化感兴趣的变量之间线性关系的强度。在许多应用中，研究人员可以将科学期望转化为假设，并对这些关联措施进行平等和/或顺序约束。在本文中，贝叶斯因子检验提出了测试多个假设的顺序和/或连续变量之间的关联措施的限制，可能在纠正某些协变量。这个测试可以用来获得一个研究问题的直接答案，即相对于竞争理论，社会科学理论的数据中有多少证据。附带的软件包“BCT”使用户能够以简单的方式应用该方法。休闲研究的经验应用程序的生活，休闲和关系满意度之间的关联和应用程序的差异，平等主义的正义信念在不同的国家被用来说明的方法。
2019-04-03 stat.ME
Testing the equality of parameters in fixed and increasing dimension
Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）；Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla（塞维利亚大学数学研究所）
本文针对通过U统计量定义的参数在多独立总体中的相等性检验，提出通用框架，考虑Wald型和ANOVA型统计量，推导其渐近分布，构建无参数假设的检验程序，研究替代零分布估计器，经模拟研究和实际应用验证了方法的有效性。
2026-10-19 stat.ME
Visualizing Tests for Equality of Covariance Matrices
本文探讨了与多元线性模型中协方差阵的相等性检验问题相关的各种主题，特别是在MANOVA设置中。主要的重点是图形方法，可以用来解决这个假设的评估。我们介绍了一些扩展的数据椭球，假设误差（HE）图和典型判别图，并演示了如何将它们应用于测试的平等的协方差阵。此外，提出了Box's M检验的分量的简单图，该图显示了组在协方差方面的差异，并且还建议了其他可视化和替代检验统计量。这些方法在R的 **heplots** 和 **candisc** 包中实现并免费提供。补充材料中有该文件中的例子。
2018-05-15 stat.ME
Testing the Equality of Covariance Operators in Functional Samples
我们提出了一个稳健检验的平等的协方差结构在两个功能样本。检验统计量具有卡方渐近分布，自由度已知，取决于表示数据所需的降维水平。详细分析的渐近性质。有限样本的性能进行了研究，通过模拟研究和应用到产卵曲线的果蝇。
2011-04-21 math.ST stat.ME stat.TH
Testing Equality of Conditional Distributions via Generative Models
University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；Washington University in St Louis（圣路易斯华盛顿大学）
提出一种基于生成模型检验两个条件分布是否相等的方法，通过交叉生成对齐协变量，避免密度比估计和高维平滑，并开发了基于RKHS的检验统计量及自举校准算法，理论证明了双重稳健性。
2026-06-05 stat.ME
Nonparametric methods controlling the median of the false discovery proportion
Econometric Institute, Erasmus University Rotterdam（伊拉斯姆斯大学鹿特丹计量经济研究所）
本文提出了一种非参数多重检验方法，用于控制虚假发现比例的中位数，适用于多种参数假设检验场景。
2026-02-27 stat.ME
Testing Conditional Distribution Equality Using Generative Models
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；Washington University in St Louis（华盛顿大学圣路易斯分校）
针对高维条件变量下条件分布相等性检验功效不足的问题，提出结合观测与合成样本的生成模型检验方法，经实证验证其在高维场景中尺寸控制准确、检验功效较强。
2026-10-15 stat.ME stat.ML
Depth for samples of sets with applications to testing equality in distribution of two samples of random sets
本文提出随机集合的深度度量及估计方法，用于通过DD图和统计检验比较两个样本的分布，能识别差异来源，并经模拟和真实组织学图像数据验证。
2024-02-02 stat.AP stat.CO stat.ME
Testing for the Equality of two Distributions on High Dimensional Object Spaces
能量统计量是能量距离的估计量，它依赖于观测值之间的距离。能量统计背后的思想是考虑一种与牛顿引力势能相类似的统计势能。这个统计势能为零当且仅当与两个分布相关的某个原假设成立。在Szekely和Rizzo（2004）中，基于观测值之间的欧氏距离，给出了两个多元分布相等的非参数检验。该检验对高维多变量数据是有效的，并通过适当的分布自由排列检验来实现。作为Szekely和Rizzo（2013）的扩展，这里我们考虑对象空间M上独立随机对象X和Y之间的能量距离，允许嵌入到欧几里得空间中。在Kendall形状空间的情况下，我们可以使用其VW嵌入到矩阵的欧几里得空间中，并将两个形状之间的外部距离定义为它们的VW关联距离。Kendall形状的两个分布之间的对应能量距离将被称为VW-能量距离。我们测试我们的方法，以比较正常与ADHD诊断个体中胼胝体中矢状面轮廓的Kendall形状的分布。在这里，我们使用两个子CC中间部分的形状之间的VW距离。使用最初来自http：//fcon 1000.projects.nitrc.org/indi/adhd200/的CC数据，似乎两个肯德尔形状分布没有显著差异。
2017-03-22 stat.ME
A Conditional Distribution Equality Testing Framework using Deep Generative Learning
Department of Industrial Systems Engineering and Management, Nationalal University of Singapore（工业系统工程与管理系，新加坡国立大学）；Department of Statistics and Data Science, The Chinese University of Hong Kong（统计与数据科学系，香港中文大学）
本文提出基于深度生成学习的条件分布相等性检验框架，通过转换条件检验问题为无条件问题，结合生成分类准确度方法，验证了在协变量偏移和因果发现中的有效性。
2025-11-26 cs.LG math.ST stat.ME
Testing equality of spectral density operators for functional linear processes
研究了两个独立泛函线性过程的全二阶结构的相等性检验问题。一个功能齐全的$L^2$型测试的开发，评估，在所有的频率，估计的两个过程的谱密度运营商之间的希尔伯特-施密特距离。研究了检验统计量的渐近性质，并在原假设下得到了其极限分布。此外，一种新的频域bootstrap方法，它更准确地逼近检验统计量的分布下的零比大样本高斯近似。建立了Bootstrap过程的渐近有效性，证明了Bootstrap检验在备选方案下的一致性。数值模拟表明，即使对于小样本，基于自举的测试具有非常好的尺寸和功耗行为。本文还介绍了气象功能时间序列的应用。
2020-04-14 math.ST stat.ME stat.TH
Robust tests for equality of regression curves based on characteristic functions
本文提出一种结合特征函数与稳健平滑器残差的检验统计量，用于非参数同方差模型下多个回归函数相等性的稳健检验，并通过蒙特卡洛实验证明其有限样本性能优于经典方法。
2023-08-31 stat.ME
Early and Late Buzzards: Comparing Different Approaches for Quantile-based Multiple Testing in Heavy-Tailed Wildlife Research Data
针对重尾野生动物数据，比较基于中位数和IQR的多重检验方法，提出结合自助法的多重对比程序，并应用于鸟类繁殖性状分析。
2025-04-28 stat.ME
Hypothesis Testing for Equality of Latent Positions in Random Graphs
考虑广义随机点积图的两个顶点$i$和$j$具有相同的潜在位置的假设检验问题，可能达到缩放。该假设检验的特殊情况包括测试随机块模型或度校正的随机块模型图中的两个顶点是否具有相同的块成员向量，或者测试受欢迎度调整的块模型中的两个顶点是否具有相同的社区分配。我们提出了几个检验统计量的基础上的经验马氏距离之间的$i$和$j$行的邻接或规范化的拉普拉斯谱嵌入的图形。我们表明，在温和的条件下，这些检验统计量的限制χ 2分布下的零和本地的备择假设，我们推导出明确的表达式的非中心参数下的本地备择。利用这些极限结果，我们解决了模型选择问题，包括标准随机块模型和它的度校正变量之间的选择，ER模型和随机块模型之间的选择。我们所提出的测试的有效性，通过模拟研究和实际数据的应用。
2022-03-12 stat.ME stat.ML
Simple Bayesian testing of scientific expectations in linear regression models
科学理论通常可以使用线性回归模型中相对效应的等式和顺序约束来制定。例如，可以预期第一预测器的效果大于第二预测器的效果，并且预期第二预测器大于第三预测器。然后，我们的目标是将这些期望与竞争性的科学期望或理论进行测试。本文提出了一种简单的默认贝叶斯因子检验，用于检验具有等式和顺序约束的多个假设对兴趣效应的影响。所提出的测试标准可以计算，而不需要外部先验信息的预期效果之前，观察数据。该方法在名为“{ \tt lmhyp}”的R包中实现，该包可免费下载并随时可用。使用社会和行为科学的实证应用程序的方法和软件的可用性进行说明。
2019-01-29 stat.ME
Testing the equality of estimable parameters across many populations
Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）；Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla（塞维利亚大学数学研究所）
针对大总体数、小样本量场景下的多总体可估参数相等性检验问题，提出一种渐近无分布的检验统计量，结合线性bootstrap优化小k表现，经模拟和真实数据验证有效。
2025-10-08 math.ST stat.ME stat.TH
Testing for equality between conditional copulas given discretized conditioning events
最近已经提出了几个程序来测试条件Copula的简化假设。而不是考虑逐点条件事件，我们研究的条件依赖结构的恒定性时，一些协变量属于一般Borelian条件子集。引入了几种基于条件Kendall τ相等的检验统计量，并给出了它们在零点下的渐近分布。当这样的条件事件是不固定的事前，我们提出了一个数据驱动的过程，递归地建立这样的相关子集。它是基于决策树，最大化的条件肯德尔的taus对应的树叶之间的差异。这种测试的性能在模拟实验中示出。此外，金融股票收益率之间的条件依赖关系的研究管理，给出了一些聚类的过去值。最后一个应用程序处理保险数据集中保险金额之间的条件依赖性。
2020-08-21 math.ST stat.ME stat.ML
A Robust Wald-type Test for Testing the Equality of Two Means from Log-Normal Samples
对数正态分布是用于对偏态和正态数据建模的最常见分布之一。它经常出现在许多科学领域，特别是在生物和医学科学。比较两个独立对数正态分布的平均值的统计分析是一个重要的问题。在本文中，我们提出了一个强大的测试这个问题。模型的未知参数通过最小密度幂发散估计器来估计（Basu等1998，Biometrika，85（3），549-559）。所提出的检验统计量的稳健性和渐近性质被严格地建立。通过模拟和实际数据分析，探索测试的性能。该检验与现有的一些方法进行了比较，并证明了所提出的检验优于其他存在离群值。
2018-04-29 math.ST stat.ME stat.TH
Global comparisons of medians and other quantiles in a one-way design when there are tied values
对于$J \ge 2$独立组，本文涉及检验全局假设，即所有$J$组具有共同的人口中位数或相同的分位数，重点是四分位数。传统的基于等级的方法有时被建议用于比较中位数，但众所周知，在一般情况下，它们不足以实现这一目标。除了特殊情况$J=2$之外，现有的基于通常样本中位数的方法在存在并列值时不能令人满意。与Harrell-Davis分位数估计结合使用的百分位数引导的变化在模拟中表现良好。该方法说明了从老年人2研究的数据。
2015-06-24 stat.ME
Leave-one-out testing for node-level differences in Gaussian graphical models
University of Padova（帕多瓦大学）
本文提出了一种基于留一验证和巴特利特调整的检验方法，用于高斯图模型中节点级差异的相等性检验，通过模拟和案例研究验证了方法的有效性和实用性。
2026-01-22 stat.ME
Prepivoted permutation tests
我们提出了一个一般的方法来构建置换检验，这是准确的原假设的平等分布和渐近正确的分布参数的测试平等，同时允许分布本身不同。这些鲁棒的置换检验在枚举其置换分布之前，通过其极限分布函数的一致估计来变换给定的检验统计量。这种变换称为预主元变换，它将检验统计量的无条件极限分布与其排列分布的概率极限对齐。通过预旋转，测试置换1减去一个渐近有效的$p$ -值，用于测试参数相等的空值。我们描述了两种预主元内的置换检验，一个直接使用渐近正态性和其他使用的引导。我们进一步说明，置换检验使用引导预旋转可以提供改进的顺序的错误拒绝概率相对于竞争的转换时，测试平等的参数，同时保持准确性下的平等的分布。模拟研究突出了该建议的多功能性，说明了恢复的渐近有效性进行了广泛的置换检验时，只有分布的参数是相等的。
2021-07-08 math.ST stat.ME stat.TH
A New Statistic for Testing Covariance Equality in High-Dimensional Gaussian Low-Rank Models
针对高维复高斯低秩信号加噪声模型中的多协方差矩阵相等性检验，提出基于特征值估计的新统计量，证明其一致性与受控 I 类错误，并通过合成及 SAR 数据验证显著优于现有方法。
2024-04-10 eess.SP math.ST stat.ME
Elliptical Regularized Hotelling Testing for High Dimensional Data
School of Statistics and Data Science, Nankai University（南开大学统计与数据科学学院）；Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University（香港浸会大学数学系）；Advanced Institute of Natural Sciences, Beijing Normal University（北京师范大学前沿交叉科学研究院）
针对重尾和广泛截面相关的高维椭圆对称分布，提出基于样本空间位中数和空间符号协方差矩阵的椭圆正则化Hotelling检验（ERHT-CC），并推导其渐近正态性、中心与方差的一致估计及局部功效函数。
2026-06-25 stat.ME
Two-Sample Smooth Tests for the Equality of Distributions
本文研究了两个非特定分布的相等性检验问题。经典的综合检验，如Kolmogorov-Smirnov和Cramèr-von Mises，除了位置尺度的替代品外，基本上都存在低功耗的问题。本文基于投影追踪的思想，提出了一种新的双样本检验方法，该方法对Neyman光滑检验进行了改进，并将其推广到多变量情形。研究了该检验的渐近零性质及其对局部替代的检验能力。采用乘子自助法计算多元检验的临界值。我们建立了自举近似的有效性的情况下，尺寸是允许增长的样本量。数值研究表明，新的测试程序表现良好，即使是小样本量，并在检测局部特征或高频分量是强大的。
2015-09-14 math.ST stat.ME stat.TH
Valid Two-Sample Graph Testing via Optimal Transport Procrustes and Multiscale Graph Correlation with Applications in Connectomics
本文针对双样本图检验中的无效性问题，提出使用最优传输普氏分析（OTP）解决嵌入对齐无效性，并用多尺度图相关性（MGC）检验替代MMD检验以提高检验效能，最终应用于果蝇脑网络分析。
2021-09-13 stat.ME
Two-Sample Hypothesis Testing for Subspace Equality in Network Data
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
针对两个网络是否共享相同子空间（如社区结构）的零假设，提出基于投影矩阵差的Frobenius范数检验统计量，证明其在平均期望度对数增长下渐近正态，并给出均值和方差估计及局部功效。
2026-06-09 math.ST stat.ME stat.TH
High-Dimensional Two-Sample Covariance Testing with Null-Preserving Transformations
National Institute of Education, Nanyang Technological University（南洋理工大学国立教育学院）
该研究针对高维两样本协方差检验难题，提出保留零假设的变换结合学生化ℓ₂型统计量与高斯乘子自助法，经模拟和乳腺癌基因数据验证，可提升弱相关性下的检验水平准确性与功效。
2026-10-09 stat.ME
Diagonal Likelihood Ratio Test for Equality of Mean Vectors in High-Dimensional Data
本文提出了一个似然比检验框架，用于在两种常见情形下检验高维数据的正态均值向量：单样本检验和具有相等协方差阵的双样本检验.我们在假设协方差阵遵循对角矩阵结构的情况下推导出检验统计量。与对角Hotelling检验相比，我们提出的检验统计量显示出一些有趣的特征。特别是，它们是对数转换平方$t$统计量的总和，而不是这些分量的直接总和。更重要的是，为了得到零和局部备择假设下检验统计量的渐近正态性，我们不需要要求协方差阵遵循对角矩阵结构。因此，我们提出的测试方法非常灵活，易于在实践中应用。仿真研究和实际数据分析也证明了我们的似然比检验方法的优点。
2018-09-24 stat.ME
Energy distance and kernel mean embeddings for two-sample survival testing
研究了右截尾方案下两个随机样本之间分布相等性的比较问题。为了解决这个问题，我们设计了一系列基于能量距离和核均值嵌入的测试。我们校准我们的测试使用置换方法，并证明他们是一致的对所有固定的连续的替代品。为了评估我们提出的测试，我们模拟了以前临床试验的生存曲线。此外，我们为从业者提供了一组关于如何选择延迟效应问题的参数/距离的建议。基于我们提出的参数调整方法，我们表明，我们的测试表现出相当大的增益对经典的生存测试的统计功效。
2019-12-09 stat.ME
Testing relevant hypotheses in functional time series via self-normalization
在本文中，我们开发的方法来测试有关的假设功能时间序列的调谐自由的方式。而不是测试的确切平等，例如从两个独立的时间序列的两个平均函数的平等，我们建议测试的原假设没有相关的偏差。在两个样本问题中，这意味着两个均值函数之间的$L^2$距离小于预先指定的阈值。对于这样的假设，Shao（2010）和Shao和Zhang（2010）引入的自归一化通常用于避免估计讨厌的参数，不直接适用。我们发展了新的自规范化程序来检验单样本、双样本和变点问题中的相关假设，并研究了它们的渐近性质。通过模拟研究和数据实例说明了所提出的测试的有限样本性质。我们的主要重点是功能时间序列，但扩展到其他设置也简要讨论。
2020-02-20 math.ST stat.ME stat.TH
Testing for equal correlation matrices with application to paired gene expression data
我们提出了一种新的方法来测试的假设，两个相关矩阵的平等使用配对的高维数据集。我们认为检验统计量的基础上的平方平均值，最大值和Fisher变换的样本相关性的方差之和，我们得到近似的零分布使用渐近和非参数分布。的功率测试的理论结果，并支持一系列的模拟实验。我们应用该方法的结直肠肿瘤基因表达数据的案例研究，目的是发现健康和肿瘤样本中存在显着不同的相关矩阵的基因的生物途径列表。我们发现强有力的证据表明，大部分的途径列出了相关矩阵，以改变这两种医疗条件。
2018-04-08 stat.ME
A Bootstrap-based Method for Testing Network Similarity
本文提出一种基于参数自助法和Frobenius范数统计量的网络相似性检验框架，可同时处理网络相等性与比例缩放性检验，适用于随机块模型、Chung-Lu模型和随机点积图模型等多种模型，并通过模拟和Aarhus网络数据验证了方法的灵活性与计算效率。
2025-02-05 stat.ME stat.ML
Two-Sample High Dimensional Mean Test Based On Prepivots
在比较两个多变量随机变量时，检验均值向量的相等性是一个非常常用的标准。当变量的数量大于组合的样本量时，传统的检验（如Hotelling的T平方检验）变得不可用或输出小功效。本文提出了一种利用预主元和Edgeworth展开的检验方法，用于检验“大p，小n”情形下两个总体均值向量的相等性。导出了检验统计量的渐近零分布，并证明了当n和p都增大到无穷大时，在某些方案下，建议检验的功效收敛于1.有限样本性能的建议检验统计量与其他最近开发的测试，旨在通过模拟也处理“大p，小n”的情况进行比较。所提出的测试实现了第一类错误率和功效的竞争率。我们的测试的有用性说明了两个微阵列基因表达数据集的应用程序
2020-03-13 stat.ME
Testing distributional equality for functional random variables
本文提出基于能量统计量和线性投影的非参数双样本检验方法，用于检验函数型随机变量的分布相等性，并通过置换校准和局部渐近正态性分析证明其大样本一致性与Pitman效率。
2023-05-15 math.ST stat.ME stat.TH
Statistical Inference for Ultrahigh Dimensional Location Parameter Based on Spatial Median
受机器学习中广泛使用的几何中位均值估计的启发，研究了一般多元模型下基于样本空间中位数的多维位置参数的统计推断，包括同时置信区间构造、全局检验和带错误发现率控制的多重检验.为了实现这些目标，我们推导出一种新的Bahadur表示的样本空间中位数的最大范数约束的剩余项，并建立高斯近似的样本空间中位数类的超矩形。此外，提出了一种乘子自举算法来近似样本空间中值的分布。当维数以样本量的指数速率发散时，近似是有效的，这便于在三维区域中应用空间中值。所提出的方法进一步说明了从微阵列研究的基因组数据集的模拟和分析。
2023-01-09 math.ST stat.ME stat.TH
Permutation tests for the equality of covariance operators of functional data with applications to evolutionary biology
在本文中，我们推广了Pigoli et al.（2014）提出的协方差算子相等性的基于度量的置换检验到函数数据的多个样本的情况。为此，使用Pesarin和Salmaso（2010）的非参数组合方法将样本之间的所有成对比较组合为一个全局检验。对不同的组合函数和排列策略进行了详细的分析和评述。由此产生的测试允许进行推断的平等的协方差算子的多个组，如果有证据拒绝的原假设，以确定对组具有不同的协方差。结果表明，对于某些组合函数，降压调节程序可用于控制这种设置中的多重检验问题。这种新的测试的实证力量，然后通过模拟和现有的替代方法在不同的情况下进行比较。最后，所提出的方法被应用到从车轮运行活动实验，使用选择性育种研究小鼠运动行为的演变的数据。
2017-01-20 stat.AP stat.ME
A novel finite-sample testing procedure for composite null hypotheses via pointwise rejection
University of Kansas（堪萨斯大学）
本文提出了一种针对复合零假设的新型有限样本检验方法，通过点拒绝和膨胀显著性水平实现更准确的推断。
2026-10-09 math.ST stat.ME stat.TH
Profile and Globe Tests of Mean Surfaces for Two-Sample Bivariate Functional Data
多元函数数据已受到相当大的关注，但平均表面和其轮廓的平等性测试进展有限。现有文献要么直接检验单变量函数样本的均值曲线的相等性，要么检验二元函数数据样本的均值曲面的相等性，但又转化为函数曲线的比较。在本文中，我们的目标是开发两个样本的二元函数数据的平均曲面的轮廓和全球测试。我们提出了有效的测试方法，采用汇集投影的想法，并通过开发一种新的配置文件功能主成分分析工具。所提出的方法具有易于解释和执行的优点。在较弱的条件下，得到了零假设和备择假设下检验统计量的渐近性质。仿真结果表明，所提出的测试有一个很好的控制的第一类错误的大小，并能检测在有限的样本有效的功率方面的差异，在平均表面及其轮廓。最后，我们将测试程序应用于两个真实的数据集，与美国中西部受时间和地点共同影响的降水变化，以及欧洲时期生命表中人类死亡率的趋势。
2019-03-06 stat.ME
Two-Sample Testing in High-Dimensional Models
我们提出了一种新的方法来检验两个高维总体之间的模型参数的平等。该技术非常通用，适用于各种模型。该方法是基于样本分裂：数据分为两部分;第一部分，我们减少了模型的维数到一个可管理的大小;第二部分，我们进行显着性检验（p值计算）的基础上限制似然比统计。假设这两个群体来自相同的分布，我们表明，限制似然比统计量是渐近分布的卡方加权和的权重，可以有效地估计从数据。在高维问题中，单个数据分割可能导致“p值彩票”。为了改善这种影响，我们对分裂过程进行了简化，并对产生的p值进行了聚合。这种多重分割方法提供了改进的p值。我们说明了我们的一般方法在高维回归模型（“差分回归”）和图形模型（“差分网络”）的两个样本比较中的使用。在这两种情况下，我们显示了模拟数据的结果，以及来自最近高通量癌症研究的真实数据。
2013-01-16 stat.ME
Fast high-dimensional mean testing via logistic regression
Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校）；Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）；Indian Statistical Institute（印度统计研究所）
本研究提出一种基于逻辑回归的高维均值检验方法，通过逻辑Lasso筛选变量并经无惩罚重拟合推断，在多总体场景下具有高效性、渐近正确性和良好检验性能，适用于基因表达等实际高维数据。
2026-08-21 math.ST stat.ME stat.TH
3D mean Projective Shape Difference for Face Differentiation from Multiple Digital Camera Images
本文给出了数值空间中流形上外平均对象相等性的非参数假设检验方法。在一般设置中获得的结果的情况下，通过二次Veronese-Whitney（VW）嵌入的对称矩阵的空间中表示的3D投影形状的进一步详细说明。本文推导了有限三维构形随机投影形状的公共VW均值的大样本非参数Bootstrap置信区域。作为一个例子，VW MANOVA测试方法被应用于通过Agisoft PhotoScan技术从数字图像中检索的$3D$面部配置的独立投影形状的多样本均值问题。
2017-04-27 stat.ME
Reducing multivariate independence testing to two bivariate means comparisons
本文将多元独立性检验等价转化为两个二元均值比较，提出带参数γ的一致度量以避免正负项抵消导致的功效损失，并通过Fisher方法合并不同γ的p值以提升检验功效。
2024-02-25 stat.ME
A Further Study of an $L^2$-norm Based Test for the Equality of Several Covariance Functions
对于多样本等协方差函数（ECF）检验问题，Zhang（2013）提出了一种基于$L^{2}$-范数的检验方法。然而，它的渐近功效和有限样本性能尚未得到研究。本文在较弱的条件下研究了它的渐近幂。结果表明，基于$L^2$-范数的检验是根-$n$相容的.此外，密集的仿真研究表明，在尺寸控制和功率方面，当功能数据相关性较低或有效信号信息位于高频时，基于$L^{2}$范数的测试优于Fremdt等人（2013）提出的基于降维的测试。两个真实的数据应用程序也展示了良好的性能的$L^2$规范为基础的测试。
2016-09-14 math.ST stat.AP stat.ME
Incorporating increased variability in testing for cancer DNA methylation
针对癌症DNA甲基化检测仅关注均值变化的问题，提出联合约束检验方法，通过似然比统计量纳入变异性增加，显著提升了候选CpG标志物的检测产出。
2023-06-26 stat.ME
Block-Independent Likelihood Ratio Testing for High-Dimensional Mean Vectors with Applications to Matrix-Variate Data
Seoul National University（首尔大学）；Inha University（仁荷大学）；Nathan S. Kline Institute for Psychiatric Research（内森·S·克莱恩精神医学研究所）；NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院）
本文提出了一种新的检验方法BILT，用于检验两个高维均值向量的相等性，解决了传统方法在高维情况下失效的问题，并在矩阵变量数据中进行了应用验证。
2026-05-21 stat.ME
A Supremum-Norm Based Test for the Equality of Several Covariance Functions
本文提出了一种新的检验函数型数据的多个协方差函数相等性的方法。其检验统计量取估计的个体协方差函数与合并的样本协方差函数之差的平方和的上确界值，希望对同一检验问题得到比现有检验更有效的检验。在原假设下得到了该检验统计量的渐近随机表达式。为了近似零分布的建议检验统计量，我们描述了一个参数bootstrap方法和一个非参数bootstrap方法。本文还研究了该检验的渐近随机表达式，证明了该检验是根- $n$相容的。密集的模拟研究进行证明所提出的测试的有限样本性能，事实证明，所提出的测试确实是更强大的功能数据高度相关时，比一些现有的测试。所提出的测试说明了三个真实的数据的例子。
2016-09-14 stat.AP stat.CO stat.ME
Permutation Tests for Equality of Distributions of Functional Data
经济数据通常是由连续时间内发生的随机过程产生的，尽管观测可能只发生在离散时间。例如，电力和天然气的消耗是连续发生的。由连续时间随机过程产生的数据称为函数数据。本文关注的是比较两个或两个以上的随机过程，产生功能数据。数据可以通过随机实验产生，其中存在多个处理。本文提出了一种检验所有函数数据由同一随机过程产生的假设的方法。这里描述的测试适用于功能数据和多个处理。它被实现为两个排列测试的组合。这确保了在有限样本中，每个检验拒绝正确零假设的真实概率和标称概率相等。本文给出了在备择假设下检验的渐近功效的上界和下界。蒙特卡罗实验的结果和应用的天然气计费和定价的实验说明了测试的有用性。
2021-06-14 econ.EM stat.ME
Set-based differential covariance testing for high-throughput data
检测单对特征的协方差变化的问题已经被详细地研究过，但在重要性或普遍适用性上可能受到限制。相反，测试{ \it set}特征的协方差阵的相等性可以提供增加的功效和可解释性。近年来，这种方法越来越受到关注，特别是在高维测试的背景下。这些方法仅限于双样本问题，并且涉及对特征数$p$与样本量$n$的不同假设。此外，几乎没有讨论各种统计选择背后的激励原则，也没有通用的方法来检验协方差与连续结果的关联。我们提出了一个统一的框架来测试关联的协方差阵与一个实验变量，无论是离散的或连续的。我们描述了四种不同的汇总统计量，以确保在各种设置下的功效和灵活性，包括一个新的“连接”统计量，它对总体协方差幅度的变化很敏感。该方法不受数据维度的限制，适用于$p >> n$ .对于几个统计量，我们得到渐近$p$ -值在相对温和的条件下。对于两个样本的特殊情况下，我们表明，建议的统计量是置换等价或类似于现有的建议的统计量。我们通过模拟和分析真实数据展示了我们的方法的功能和实用性。
2017-12-07 stat.ME
Two New Tests for Equality of Several Covariance Functions
本文提出了两个新的检验多个功能总体协方差函数相等性的检验方法，即拟GPF检验和拟$F_{\max}$检验。在原假设下，导出了这两种检验的渐近随机表达式。我们证明了拟GPF检验的渐近零分布是一个卡方型混合分布，其分布可以很好地近似于一个简单的尺度卡方分布。我们还采用了一种随机排列的方法来近似零分布的准GPF和$F_{\max}$测试。随机排列法适用于大样本和有限样本量。在局部替代下，这两个测试的渐近分布的调查，他们被证明是root-n相容的。模拟研究表明，有限样本的性能，新的测试对现有的三个测试。它们表明，当不同时间点的协方差函数具有不同的尺度时，我们的新检验比现有的三种检验更有效。最后给出了一个算例。
2016-09-14 math.ST stat.AP stat.ME
Testing High-dimensional Multinomials with Applications to Text Analysis
本文研究$K$组高维多项分布概率质量函数相等的检验问题，提出一种具有渐近标准正态分布的检验统计量并达到最优检测边界，模拟与真实数据集验证了其有效性。
2023-11-24 math.ST stat.ME stat.ML
Bayesian Testing of Scientific Expectations Under Exponential Random Graph Models
本文针对指数随机图模型中传统p值检验的局限性，提出基于贝叶斯因子和后验概率的检验方法，并在R包BFpack中实现，用于直接检验带等式或顺序约束的多重科学假设。
2023-11-30 stat.AP stat.ME
