A Graphical Procedure for Comparing Goodness-Of-Fit Tests
比较拟合优度检验的图形方法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用正态性检验的图形比较，没有所列计量细分领域的直接依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
比较拟合优度检验的图形方法
- 研究问题
- 如何利用备择分布族上的显著性概率等高线，直观比较不同正态性检验对分布偏离的响应及其解释方式？
- 方法与思路
- 作者选取双参数分布族，对每个参数组合生成理想样本，计算检验统计量及正态性假设下的显著性概率，再绘制等高线。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出通过显著性概率曲面的等高线比较检验，并以 Shapiro–Wilk、Vasicek 熵检验等正态性检验示范构造与解释。
- 阅读关注点
- 核对理想样本的定义、双参数分布族的覆盖范围、显著性概率的计算，以及图形比较与实际重复抽样功效之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未说明图形结果是否代表实际检验功效，不能把理想样本上的等高线直接视为功效曲线。
原文摘要
SUMMARY A method for comparing tests of normality using their ‘isotones‘, i.e. contours on the surfaces representing p-values, is proposed. Select a family of distributions labelled by two parameters λ1 and λ2 to represent the null and alternative hypotheses. For each (λ1, λ2) take an ‘ideal sample’ from that distribution, calculate the value of the goodness-of-fit statistic and determine the corresponding P-value under the normality assumption. This generates a surface of the p-values of the ‘values of the test statistic' in the (λ1, λ2) plane. In this paper the construction and interpretation of the isotones, the contours on the above surfaces, for competing tests, is illustrated using the Shapiro–Wilk W, Vasicek's entropy test and Lin and Mudholkar's Zp-test of the composite hypothesis of normality.