测试两个独立样本是否存在相同的偏斜？

哪些检验可用于检验两个独立样本的零假设，即它们来自具有相同偏斜的总体？有一个经典的1样本测试来检查偏斜是否等于一个固定数字（该测试涉及第6个采样矩！）；有2个样本测试的直接翻译吗？

是否存在不涉及大量数据的技术？（我期待以'bootstrap it'的形式回答：已知Bootstrap技术适合于此问题吗？）

L矩在这里可能有用吗？

维基百科文章

L-moments页面（Jonathan RM Hosking，IBM研究）

它们提供类似于常规力矩（例如偏度和峰度）的量，称为l偏度和l峰度。它们的优点是它们不需要计算高矩，因为它们是根据数据的线性组合计算的，并且被定义为订单统计的期望值的线性组合。这也意味着它们对异常值不那么敏感。

我相信您只需要二阶矩即可计算其样本方差，这大概是您需要进行测试的原因。而且它们的渐近分布收敛到正态分布要比常规矩快得多。

他们样本方差的表达式似乎变得相当复杂（Elamir和Seheult 2004），但我知道它们已经在R和Stata的可下载软件包中编程（可从其标准存储库中获得），并且可能在所有其他软件包中也进行了编程。我知道。由于您的样本是独立的，一旦您获得了估计值和标准误差，如果样本量“足够大”，则可以将其插入两个样本的z检验中（Elamir和Seheult报告了一些有限的模拟，它们似乎表明100不够大，但不是）。或者，您可以引导L偏度的差异。以上特性表明，与基于常规偏度的自举相比，其性能可能要好得多。