A test of separate families of distributions based on the empirical moment generating function
基于经验矩母函数的分离分布族检验AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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基于经验矩母函数的分离分布族检验
- 研究问题
- 当原假设指定一个分布、备择属于另一个分离分布族时，如何利用经验矩母函数构造具有较高功效的检验？
- 方法与思路
- 作者比较样本矩母函数与原假设下理论矩母函数，选择函数的评价点以最大化大样本功效，并开展模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一种分离分布族检验，给出面向大样本功效的评价点选择思路，并研究两个应用中的小样本性质。
- 阅读关注点
- 核对分布族之间的关系、矩母函数存在的条件及评价点选择规则，并查看模拟如何评价检验水平和功效。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；具体分布族、检验条件和模拟结果未说明，不能推广为任意非嵌套模型检验。
原文摘要
In testing an hypothesis that a population has a specified distribution against the alternative that its distribution belongs to a separate family it is well known that the likelihood ratio test does not apply. We propose a test based on the difference between the sample moment generating function and its theoretical counterpart under Ho. The argument of the moment generating function is chosen to maximize the test's large-sample power. Small-sample properties of the test in two applications are studied by simulation.