<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1404</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2025</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>19</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>آزمون‌های پرتوان‌تر از آزمون نسبت درستنمایی با استفاده از فرضیه‌های اجتماع-اشتراک برای واریانس نمونه‌های مستقل از توزیع نرمال</title_fa>
	<title>The Uniformly More Powerful Tests than the Likelihood Ratio Test Using Intersection-Union Hypotheses for Variance of Independent Samples from Normal Distribution</title>
	<subject_fa>استنباط آماری</subject_fa>
	<subject>Statistical Inference</subject>
	<content_type_fa>پژوهشی بنیادی</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>آزمون&#8204;های فرضیه کلاسیک، در حالتی که پارامترهای تحت آزمون دارای محدودیت نباشند، آزمون&#8204;های مناسب، مانند آزمون&#8204;های به طور یکنواخت پرتوان&#8204;ترین و آزمون&#8204;های به طور یکنواخت پرتوان&#8204;ترین نااریب را ارائه می&#8204;دهند. این آزمون&#8204;ها برای فرضیه&#8204;های خاص مانند یک&#8204;طرفه و دوطرفه برای پارامتر شکل گرفته&#8204;اند. امّا در عمل ممکن است با فرضیه&#8204;هایی مواجه شویم که پارامترهای تحت آزمون، دارای نوعی محدودیت در فرضیه صفر و یا در فرضیه مقابل باشند. چنین فرضیه&#8204;هایی در چارچوب آزمون فرضیه&#8204;های کلاسیک نمی&#8204;گنجند. بنابراین آماردانان به جای پرتوان&#8204;ترین آزمون&#8204;ها، به دنبال آزمون&#8204;های پرتوان&#8204;تر هستند. در مقاله حاضر آزمون اجتماع-اشتراک برای آزمون علامت واریانس&#8204;های چند جامعه نرمال به دست آمده و با آزمون نسبت درستنمایی مقایسه شده است. با وجود اینکه آزمون اجتماع-اشتراک پرتوان&#8204;تر است، امّا هر دو آزمون نااریب نیستند. دو آزمون مستطیلی و هموار کننده جهت آزمون با توان بیشتر مورد بررسی قرار گرفته&#8204;اند.&amp;nbsp;</abstract_fa>
	<abstract>Classical hypothesis tests for the parameters provide suitable tests when the hypotheses are not restricted. The best are the uniformly most powerful test and the uniformly most powerful unbiased test. These tests are designed for specific hypotheses, such as one-sided and two-sided for the parameter. However, in practice, we may encounter hypotheses that the parameters under test have typical restrictions in the null or alternative hypothesis. Such hypotheses are not included in the framework of classical hypothesis testing. Therefore, statisticians are looking for more powerful tests than the most powerful ones. In this article, the union-intersection test for the sign test of variances in several normal distributions is proposed and compared with the likelihood ratio test. Although the union-intersection test is more powerful, neither test is unbiased. Two rectangular and smoothed tests have been examined for a more powerful test.</abstract>
	<keyword_fa>آزمون اجتماع-اشتراک, آزمون نسبت درستنمایی, آزمون پرتوان‌تر, آزمون مستطیلی, آزمون هموار کننده</keyword_fa>
	<keyword>Intersection-:union: test, Likelihood ratio test, More powerful test, Rectangle test, Smoother test</keyword>
	<start_page>247</start_page>
	<end_page>264</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-404-3&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Zahra</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Nicknam</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>زهرا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>نیکنام</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>zahranicknam@gmail.com</email>
	<code>2572606941</code>
	<orcid>10031947532846008754</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Shahid Chamran University of Ahvaz</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه شهید چمران اهواز</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Rahim</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Chinipardaz</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>رحیم</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>چینی پرداز</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>chinipardaz_r@scu.ac.ir</email>
	<code>2002774846</code>
	<orcid>10031947532846008755</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Shahid Chamran University of Ahvaz</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه شهید چمران اهواز</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
