Watson's U N 2 statistic for a discrete distribution
离散分布下的Watson拟合优度统计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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离散分布下的Watson拟合优度统计量
- 研究问题
- 对完全指定的离散分布进行拟合优度检验时，如何近似获得Watson统计量极限分布的分位点并考察其功效？
- 方法与思路
- 作者提出渐近分布分位点的近似计算方法，应用于季节发生数据的特定分布，并用蒙特卡洛模拟进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称近似分位点通常与模拟估计相符，所考察情形中样本量为25时近似仍较好，并比较若干检验的功效。
- 阅读关注点
- 应核对统计量的原始数学记号、离散支持与完全指定假设，以及小样本近似和功效比较对应的具体分布。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；统计量上下标不清，需查原PDF；样本量25的表现不能推广到所有离散分布。
原文摘要
A general method is given for obtaining approximate percentiles of the asymptotic distribution of Watson's UN2 for testing goodness of fit to a completely specified discrete distribution. The method is applied to a particular distribution arising in data on seasonal incidence. Monte Carlo simulations give estimates of percentiles which are generally consistent with those obtained by the approximate method. The asymptotic results approximate well for sample sizes as small as 25. The power of UN2 is estimated and compared to that of Kuiper's VN and Edwards's test.