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A Repeated Significance Test for Distributions with Heavy Tails

机译：重尾分布的重复显着性检验

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Repeated significance tests are frequently used in areas of science and technology in which the data is accumulated sequentially over time. In this article we develop a repeated significance test for independent and identically distributed observations from a continuous symmetric distribution with heavy tails, infinite variance, and possibly no mean. This repeated significance test is nonparametric in nature, as it is applicable to a class of distributions with a specified tail behavior. We present an algorithm for selecting the continuation region associated with the repeated significance test that achieves specified significance level and power at a given alternative. Moreover, we derive approximations for the power function and expected sample size. Numerical results are presented to evaluate the performance of these approximations.
机译：重复的重要性检验经常用于科学和技术领域，在这些领域中，随着时间的流逝，数据会依次累积。在本文中，我们针对具有重尾，无限方差甚至可能没有均值的连续对称分布，为独立且分布均匀的观测值开发了重复显着性检验。这种重复的显着性检验本质上是非参数检验，因为它适用于具有指定尾部行为的一类分布。我们提出了一种用于选择与重复重要性检验相关联的连续区域的算法，该算法在给定的替代方案中可以达到指定的重要性水平和功效。此外，我们推导了幂函数和预期样本量的近似值。数值结果被提出来评估这些近似的性能。

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