Tests of fit for the logistic distribution based on the empirical distribution function
基于经验分布函数的逻辑斯蒂分布拟合优度检验AI 解读 ↓
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基于经验分布函数的逻辑斯蒂分布拟合优度检验
- 研究问题
- 当逻辑斯蒂分布的一个或两个参数需要从数据估计时，如何构造拟合优度检验并处理小样本使用问题？
- 方法与思路
- 作者以经验分布函数构造检验，重点讨论摘要列示的三种统计量，并对计算值作小幅修正以适配小样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出不同参数估计情形下的渐近临界值、小样本修正，以及另外四种统计量的蒙特卡洛结果。
- 阅读关注点
- 核对参数估计情形如何对应临界值、统计量的准确记号与修正规则，并查看模拟中的样本量及检验表现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；统计量记号与修正公式需查原文，摘要未提供具体临界值或模拟结果。
原文摘要
Goodness-of-fit tests are given for the logistic distribution, based on statistics calculated from the empirical distribution function. Emphasis is on the statistics W2, U2 and A2, for which asyinptotio percentage points are given, for each of the three cases where one or both of the parameters of the distribution must be estimated from the data. Slight modifications of the calculated statistics are given to enable the points to be used with small samples. Monte Carlo results are included also for statistics D+, D−, D and V.