This article deals with the hypothesis test for the extremely heavy-tailed distributions with infinite mean or variance by using a truncated sample mean. We obtain three necessary and sufficient conditions under which the asymptotic distribution of the truncated test statistics converges to normal, neither normal nor stable or converges to $-\infty$ or the combination of stable distributions, respectively. The numerical simulation illustrates an application of the theoretical results above in the hypothesis testing.


翻译:本条涉及使用短短的样本平均值,对极其繁琐、中值或差异极强的分布进行假设测试。我们获得了三个必要和充分的条件,在这三个条件下,短短的测试统计数据的无症状分布分别与正常、正常或不稳定或接近于$-infty$或稳定分布组合。数字模拟显示了上述假设测试理论结果的应用情况。

0
下载
关闭预览

相关内容

移动应用(APP)个人信息保护白皮书
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月31日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员