重新发现关于t检验和F检验的一个鲜为人知的事实：代数、几何、分布和图形考虑
摘要：构建检验统计量时零假设应扮演的角色 来判断该假设。为了构建关于二项比例的一点零假设的检验统计量，一个常见的建议是假设零假设为真。我们认为，表面上看，关于高斯群体均值的一点零假设的单样本t检验似乎并不遵循这个建议。我们展示了如何对通常的t统计量进行简单的代数操作，从而得到与这个建议一致的等效检验过程。我们通过几何直觉探讨了这个等价性，并考虑了在高斯线性模型中测试嵌套假设的扩展。我们讨论了图形残差诊断的一个应用，其中检验统计量的形式对实际有所影响。通过在这个熟悉的例子中从多个角度审视检验统计量的制定，我们提供了对一些重要问题的简单、具体的说明，这些问题可以指导对更复杂统计问题的有效解决方案的制定。
作者：Jennifer A. Sinnott, Steven N. MacEachern and Mario Peruggia
论文ID：1907.08703
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2022-07-14