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分类依据与纠错

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T. de Wet
J. H. Venter

二次型的渐近分布及其拟合检验应用

研究问题
独立同分布随机变量构成的中心化二次型,在何种条件下收敛到加权中心化正态平方和,并用于拟合优度检验?
方法与思路
作者研究二次型系数与随机变量分布所需的收敛条件,再将一般结果用于基于次序统计量的加权拟合检验统计量。
材料陈述的贡献
摘要称给出中心化二次型收敛至加权中心化正态平方和的条件,并据此计算一类分布拟合检验的渐近分布。
阅读关注点
应核对二次型系数的限制、随机变量所需矩条件、极限权重的确定方式,以及加权检验统计量的准确索引。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要;检验公式中的索引写法不清,需查阅原 PDF,不重构公式;具体收敛条件未说明。

原文摘要

Let $Z_1, Z_2,\cdots$, be independent and identically distributed random variables and $\{c_{ijn}\}$ real numbers; put $T_n = \sum^n_{i,j = 1} c_{ijn}Z_iZ_j$. This paper gives conditions under which the distribution of $T_n - ET_n$ converges to the distribution of $\sum \Upsilon_m(Y_m^2 - 1)$ with $\{\Upsilon_m\}$ a real sequence and $Y_1, Y_2,\cdots$ independent $N(0, 1)$ random variables. The results are applied to the calculation of the asymptotic distributions of test criteria of the form $Q_n^W = \sum \lbrack F_0(X_{kn}) - k/n + 1\rbrack^2W(k/n + 1)$ for testing the hypothesis that $X_{1n}, X_{2n},\cdots, X_{nn}$ are the order statistics of an independent sample from the distribution function $F_0$; here $W$ is a weight function.

笔记与分组
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