Characterizations and Goodness of Fit Tests
分布刻画与拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用参数族的拟合优度检验，未明确涉及所列领域的分布效应或其他专门问题。
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…
分布刻画与拟合优度检验
- 研究问题
- 针对分布属于某个参数族的复合拟合优度问题，如何利用分布刻画构造检验，不变性是否有助于改善功效？
- 方法与思路
- 作者系统讨论基于分布刻画的检验，提出构造不变刻画的一般技术，并在指数分布情形下联系已有刻画及比较功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，至少在指数分布案例中，不变刻画似乎优于非不变刻画，并给出一般构造技术和两类检验的功效研究。
- 阅读关注点
- 核对不变性所针对的变换、复合原假设中参数的处理，以及指数分布案例的备择设定与功效比较依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；检验形式、渐近条件和具体功效结果未说明，指数分布中的比较不能推出对所有参数族均占优。
原文摘要
Summary In this article a systematic approach to providing goodness of fit tests is discussed, for the composite goodness of fit problem of testing that the distribution F of a random sample comes from a parametric family F o. Characterization procedures are emphasized, and it is shown that, at least for the exponential case, invariant characterizations appear to be better than those which are not invariant. A general technique is developed for producing invariant characterizations and for the exponential case it is shown how these are related to characterizations already in the literature. Power studies are given to examine the tests based on both invariant and non-invariant characterizations.