Уважаемые коллеги. Кто нибудь встречал хоть что-то русскоязычное на тему "location-scale tests". Вижу множество статей на английском. Постоянно, примерно с 2001 года количество публикаций растет. Есть публикации и чисто статистические, и экономические, и медицинские. А на просторах русскоязычной научной мысли - тишина. Впрочем, допускаю, что этот термин у нас как-то по хитрому перевели, и я просто не могу догадаться как. Кто-нибудь в курсе? Заранее спасибо за "наводку".

Проверка гипотез о параметре местоположения (центра распределения). Например t-тест, U- критерий Манна ? Уитни или критерий суммы рангов Вилкоксона и др.

С русскоязычными источниками не помогу, а тест обобщающий location и scale (JLS Test) описан Дэвидом Соаве только в 2015 просто WF = −2(log(pL) + log(pS)).
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4572492/

Спасибо, но это точно не то. Гипотеза о сдвиге местоположения как и гипотеза об изменении размаха (по отдельности) - это вполне понятная, классическая(из учебника) и хорошо проработанная тема, тут не о чем и говорить. А вот "location-scale test" - это тест ОДНОВРЕМЕННО проверяющий эти две гипотезы. И в этом его фишка. Есть разновидности и с тремя тестами, и с другими гипотезами. Но НИЧЕГО не могу найти на русском. Это конечно не критично, хватает информации и на английском. Но вопрос - а почему нет на русском? Склоняюсь к мысли, что неправильно формулирую поисковый запрос ввиду неправильного перевода термина. Или все-таки на просторах бывшего СНГ эта тема почему-то "не модна"?

Спасибо, но тут вы немного ошибаетесь. Впервые такие тесты были описаны в
Cucconi O. Un nuovo test non parametrico per il confronto tra due gruppi campionari. Giornale Degli Economisti. 27 (3/4), 1968: 225?248
Lepage Y. A Combination of Wilcoxon's and Ansari-Bradley's Statistics. Biometrika, vol. 58, no. 1, 1971, pp. 213?217.
И конечно, за последние годы многократно обсасывались с разных сторон, улучшались, модифицировались и анализировалось.
Так что новыми эти подходы никак назвать не получается. Что делает вопрос об отсутствии источников на русском тем более странным.

И еще, приведенный в вашем источнике подход, хотя и лежит "в русле", но немного отличается. То, что написано в вашей статье - это объединение результатов (как правило - p-values) набора тестов в единый обобщающий результат. А вот второе направление - это создание тестов, способных сразу выработать единый p-value. Оба подхода (а есть еще и другие) имеют право на жизнь, имеют свои плюсы и свои минусы и могут оказаться эффективными в своих прикладных нишах.

Ну, если душа так просит именно одновременного тестирования параметров положения и масштаба, то Кобзарь описывает комбинированный критерий Буша - Винда (Bush, Wieand, 1982) на с. 511) и V-критерий Бхапкара (Bhapkar, 1961) на с.514.

А вообще взять, скажем, критерий Смирнова, тестирующий нулевую гипотезу о том, что две скалярные выборки пришли из одного распределения. Если при неотвержении нулевой гипотезы сил нет как хочется считать это распределение масштабно-сдвиговым, то вот вам и тест на одновременное отсутствие сдвига и в параметре положения, и в параметре масштаба.

Спасибки : :
Оно!!! Как один из вариантов. Но где поток (ну хотя-бы ручеек) соответствующих русскоязычных работ на эту тему?


С этим - интереснее, но вне рамок этого вопроса. Тут вопрос стоит - у вас есть N параметров одного объекта. Они изменяются во времени, случайным образом. Но если вдруг чего-то происходит в объекте (в медицине - пациент заболел, в экономике - приняли новый закон, в техмониторинге - отвалился болт крепления и пр.) все или некоторые из этих параметров меняются статистически значимо. Можно-ли (вне рамок, например, методов кластеризации) получить единый критерий и по его p-value давать соответствующий сигнал. Еще интереснее, если одни параметры мы анализируем одним набором критериев, другие - другим (например - они измерены в разных типах шкал) и хочется найти способ объединенного анализа. А еще забавнее, когда можно что-то сказать о семантической (прикладной) важности изменения каждого из параметров.
Критерий Смирнова - он понятен, но, например, если данные по параметрам даны в виде временного ряда, то есть критерий обнаружения изменения автокорреляции. Не уверен, что критерий Смирнова его обнаружит.
Или что делать, если вдруг критерий Смирнова, хи-квадрат и Крамера-фон Мизеса дают несогласованные значения p-value? Когда включать сирену тривоги?
Но это, конечно - другая большая тем.
За ссылочку - еще раз спасибо. Именно ее я проглядел

А с чего бы ему взяться? Тема-то - тупиковая.



Я по-прежнему не понимаю, как это при изучении траектории некоторой системы в фазовом пространстве вы все время сводите разговор на какие-то критерии, да еще и ориентированные на работу с выборками.