用生成模型检验条件分布相等性

研究者提出一种利用生成模型比较条件分布的新检验方法，同时使用观测数据与合成样本，并引入样本分割与学生化方案控制估计误差。在原假设下检验统计量渐近正态，且对邻近备择假设具有局部功效，理论仅要求学到的条件分布一致，适用于广泛的生成模型。实验显示其在高维场景下尺寸控制准确、功效强，优于代表性的基于核的条件与联合双样本检验。