Goodness-of-Fit Tests for Grouped Data
分组数据的拟合优度检验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：摘要属于通用拟合优度检验理论，未明确关联所列经济或金融细分领域。
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…
分组数据的拟合优度检验
- 研究问题
- 研究如何将单样本 Cramér–von Mises 型拟合优度统计量推广到分组数据，并描述不同分组方案下的分布。
- 方法与思路
- 作者推广相关统计量，分别研究样本量与组数比例恒定及组数固定的情形，并推导部分有限样本结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，比例恒定时适当标准化后的零假设渐近分布与经典统计量一致，并给出固定组数下的分布分析方法。
- 阅读关注点
- 应核对分组规则、标准化方式和渐近序列，区分组数增长与固定组数情形，并查看备择分布的计算步骤。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。分组限制、具体分布和有限样本结果未展示，不能判断任意分组下的适用性或刊本变化。
原文摘要
Following Riedwyl [8] we generalize some one-sample statistics of the Cramér-von Mises type so that they can be used to test grouped data for goodness of fit. We prove that under the null hypothesis the asymptotic distributions of these statistics, when suitably standardized, coincide with the corresponding classical statistics if the ratio of the sample size to the number of groups (k) remains constant. For k fixed the asymptotic distributions are given under the null hypothesis, and it is shown how to obtain them under any alternative. Some results for finite sample sizes are also derived.