【摘 要】
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对于两个独立随机样本的均值差异检验问题,人们普遍习惯使用的方法是Ncymann-Pearson提出的似然比检验,把它作为最有力的检验方法。因为似然比检验有着非常好的性质,特别是对
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对于两个独立随机样本的均值差异检验问题,人们普遍习惯使用的方法是Ncymann-Pearson提出的似然比检验,把它作为最有力的检验方法。因为似然比检验有着非常好的性质,特别是对大样本量问题,该方法求解出来的p值函数与真实p值函数非常逼近。但是,对小样本问题,似然比方法求解出来的p值函数就与真实p值函数有着比较明显的偏离。为了改进似然比方法,得到高近似精确度的p值函数逼近方法,学者们提出了很多改进方法,如Lugannaniand Rice(1980)提出了一种方法可以将近似精确度提高到O(n-3/2).
Wong(2008)提出了一个基于对数似然比检验统计量的新的检验方法,并用实例证明了这种新的方法有着更高的精确度。本文将学习并利用Wong方法去解决两个相互独立随机样本的均值差异检验问题。用随机模拟来比较这几种方法,结果显示,在小样本情况下,Wong方法确实比似然比检验有着更好的检验效果.
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