结构突变对KPSS检验水平与检验功效的影响 ——基于有限样本情形的模拟及实证研究

 本文从理论模拟和实证分析两个角度研究了以平稳过程为原假设的KPSS检验在存在结构突变的情形下该检验的有限样本性质,包括实际检验水平和检验功效的分析。结论表明当忽略数据生成过程中的结构突变时,KPSS检验的实际检验水平会发生严重扭曲,从而出现“Perron现象”。本研究针对的是有限样本情形,这不但补充和完善了相关理论,同时对实证分析工作具有很强的借鉴和指导意义。     

心理学实证论文常见的统计缺陷

1.t检验的缺陷 t检验的主要功能在于检验一个自变量的两个水理上因变量的平均数是否有显著性差异,分为单一样本t检验、独立样本t检验和相关样本t检验.     

对民意测验中不稳定样本的检验

在民意测验中,影响样本的代表性主要有两个因素:样本容量与样本单位的可信度。扩大样本容量与部分样本轮换可以保证样本的稳定性与可靠性,而保证样本单位的可信度一般要通过激励的方式。事实上对于部分样本单位存在激励无效的情形,一般采用部分重复抽样的方法来检验其可信度。如果以t检验证明其是小概率事件,就作为不稳定样本剔除。文章给出了一种检验不稳定样本的方法,表明其对民意测验结果的决定性影响和作用。     

对两变量样本相关的检验方法研究

相关分析在统计分析中占有重要的地位,因此,引起了许多学者的关注,但对样本相关的检验方法的深入系统研究尚少见。本文从方法论的角度,对不同测量层次的两变量样本相关的假设检验,对两定距变量样本相关的伪相关关系以及因果关系的检验进行探讨。一、对不同测量层次的两变量样本相关的假设检验研究两变量x与y是否相关,在抽取一个随机样本以后,选择测度样本相关系数时,首要的准则是变量的测量层次,其次是考虑关系的对称性。通常对于两个定类变量测度其相关程度时,多采用人系数和Tau－v系数;对于两个定序变量测度其相关程度时,多…     

指数样本异常数据Z型检验统计量的大样本近似分布

文章针对文献[1]为检验指数分布样本中出现的同侧多个异常数据而提出的Z型检验统计量,推导出了其大样本近似分布,得到了该检验临界值的近似表达式,利用以上结果,即使在样本容量比较大的情形下,也可以方便地进行异常数据检验。     

多总体均值推断时样本容量的确定

根据样本资料对总体进行推断分析,是现代统计学的基本认识逻辑.在这一过程中,抽取多大规模的观察样本,是抽样设计阶段必须考虑的问题,因为它不仅决定着统计推断的效果,同时也关系到统计决策分析的经济性.文章依据频率统计的基本原理,对多个总体均值同时进行假设检验时所需要的样本观察数目进行了讨论,包括多个总体均值假设检验时的样本容量,多个总体成数假设检验时的样本客量等.     

中国制造业集聚：度量与显著性检验 ——基于集聚测量新方法

 根据集聚分布的自身特点,本文提出了可以进行显著性检验的普适性产业集聚指数,并对我国28制造业1994年的860个样本和2004年800个样本进行测量和检验,我们的计算结果表明,中国制造业的集聚强度总体上呈上升趋势,同时具有集聚和扩散双重现象。     

概率抽样条件下样本代表性事后评估方法探讨

 样本代表性直接牵扯到统计数据质量和统计公布引起的民众反响,目前社会上不乏对政府统计数据的质疑之声,最终影响到政府统计机关的公信力,因此有必要重新审视现行样本代表性的研究。目前相关文献普遍强调不同抽样方式下的样本代表性的相对性内涵,确保样本的代表性仅从抽样方法和样本量两个维度入手,缺乏对既定抽样方法下样本代表性的事后评估体系的探索,以及多样本之间样本代表性优劣的比较方法研究。鉴于此,本文在结合人口普查数据基础上尝试从样本-总体整体分布和内部属性结构两个方面构建样本代表性事后评估的一整套指标和假设检验,进而找到一种多样本代表性比较的依据。最后对浦东新区2010年城镇居民收入调查样本进行了代表性检验的尝试。     

Box-Pierce Q检验的改进方法

Box-Pierce Q检验采用近似卡方分布分析时间序列的平稳性特征,其检验统计量的参数选取将影响到检验结果.文章多个Q值提取平稳性特征,在此基础上建立新的平稳性判定准则,该准则是自相关函数序列收敛的充分条件;采用欧氏函数作为平稳性特征的相似性度量,借助k-means聚类建立平稳性分类方法;该方法在平稳性分析过程中充分考虑了样本之间的关联性,避免了传统Box-PierceQ检验对统计分布和临界表的过度依赖.实验结果表明,新方法能有效地处理海量时间序列数据,且准确率高于Q检验和ADF检验.     

浅析t检验法不能代替方差分析法的原因

多个正态总体均值是否相等是假设检验中的一个常见问题。本文笔者从检验统计量,检验法则和两类错误的角度,结合实证分析,认为多个正态总体的均值检验不能用t检验法,并分析了具体原因。     

相关四格表数据资料检验方法的进展与应用

McNemar检验是两个相关二分变量差异显著性检验的常用方法，但其仅根据前后测试结果发生变化的部分得出检验结果，并未考虑前后测试结果一致部分对差异显著性的影响，因此，McNemar检验实际上是在部分样本基础上进行的检验。由于McNemar检验在相关教材中广泛存在，各领域研究者在统计应用中仍然选用。为了尽快使有关应用者了解修正公式，使各领域研究得出更准确的结果，文章对两个相关二分变量差异显著性检验进展结果作了介绍，并对近期一些文献中检验结果与修正结果进行了比较。     

空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验功效的模拟分析

 当误差项不服从独立同分布时,利用Moran’s I统计量的渐近检验,无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。本文采用两种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间相关关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从功效角度看,无论误差项服从独立同分布与否,与渐近检验相比,Bootstrap Moran检验都具有更好的有限样本性质,能够更有效地进行空间相关性检验。尤其是,在样本量较小和空间衔接密度较高情况下,Bootstrap Moran检验的功效显著大于渐近检验。     

面板单位根检验的Bootstrap比较

目前,面板数据单位根检验主要是IPS检验、BREIGUN检验、LLC检验和FISHER检验,它们都具有好的大样本性质,但他们的有限样本性质却是应用中必须要考虑的问题.文章应用bootstrap对四种检验进行了比较研究,发现这四种检验不仅存在截面和时序个数的影响,是否引入时间趋势项也是导致检验水平和功效扭曲的一个因素.     

Lindley分布参数的经验Bayes检验的收敛速度

文章讨论了独立同分布样本情形下Lindley分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题。利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,在适当条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度。     

退势单位根检验的小样本性质

在经验研究中,尽管Dickey-Fuller提出的 统计量是应用最广泛的单位根检验,但是,它的检验功效偏低是众所周知的。为了改善Dickey-Fuller检验的功效,本文将时间序列的四种退势方法和 检验、 检验、MAX检验和 检验相结合,通过蒙特卡洛模拟试验研究了16种退势单位根检验的小样本性质。研究发现,退势单位根检验均不同程度地改善了 型检验的功效,特别是退势单位根检验 -KGLS、MAX-KGLS、 -RLS和MAX-RLS具有更理想的小样本性质。     

DF单位根检验的势及检验式的选择

Dejong et al(1992a)研究了有限样本DF单位根检验的势函数.其研究与DF单位根检验的初衷不符.本文探讨了生成平稳备择假设样本序列的一般方法,进而较系统地研究了DF检验的势,并在此基础上讨论了检验式的选择问题.     

关于列联表卡方检验在数学教育研究中的使用方法分析

列联表卡方检验适用于具有分类特征的样本间的差异性的检验。其用于比较的样本容量的不同取值将直接影响研究结论;把每个样本在各个维度上的"实际观察值"转化为"实际观察值的百分比"进行数据分析也会影响研究结论。本文讨论"样本容量的不同取值"和"样本实际观察值的百分比"对研究结论的影响。     

基于回归的时变偏度和时变峰度识别检验

资产收益率时变高阶矩建模的首要前提是资产收益率的偏度和峰度具有时变性,即资产收益率存在类似于异方差性的异偏度和异峰度特征。目前文献中的时变偏度和时变峰度识别检验存在适用性较差且检验功效较低等不足。本文提出基于回归的检验方法识别资产收益率偏度和峰度的时变性。该检验一方面利用概率积分变换缓解了拉格朗日乘数检验对资产收益率序列的高阶矩存在性的限制,另一方面考虑了检验统计量中参数估计的不确定性对其统计性质的影响,具有良好的渐近统计性质且适用性更广。蒙特卡洛模拟表明该检验具有良好的有限样本性质,具有合适的检验水平和较高的检验功效。最后,将基于回归的检验运用于上证综指和深圳成指收益率的时变建模研究中。     

X^2检验在社会学研究中的应用及其局限性讨论

χ2检验是一种非常有效的相关测量法,其通过对样本资料的检验来推断总体的相关性,在社会学研究中具有广泛的现实意义,但也存在局限性,对于较大规模的样本而言,通过χ2检验变量间存在"显著性"的相关性,就会变得没有太大意义.     

基于准残差的Panel协整检验

 当检验方程含有确定性趋势时,基于残差的Panel协整检验通过全样本回归来消除确定性趋势的方法会导致检验统计量出现Nickell偏差,必须使用标准化系数进行修正,但这些标准化系数却依赖于真实设定参数。本文将Breitung和Das（2005）等使用部分样本回归消除确定性趋势的方法应用到Panel协整检验,提出了基于准残差的Panel协整检验,我们证明了这种新的检验统计量的渐近正态性,模拟的结果也表明其具有非常良好的小样本表现。