Length tests for goodness of fit
基于曲线长度的拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于曲线长度的拟合优度检验
- 研究问题
- 能否用估计分布函数图形的长度衡量拟合优度，并将这一思路用于时间序列中白噪声假设的检验？
- 方法与思路
- 作者以估计分布函数的图形长度构造检验，研究渐近理论；时间序列应用使用插值或平滑的累积周期图长度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出此类长度检验的渐近分析和临界值表，并提出累积周期图过长时拒绝白噪声假设的规则。
- 阅读关注点
- 应核对曲线长度的定义、插值和平滑方式、零假设下的极限分布，以及临界值表适用的样本与设置。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明具体临界值、适用条件和检验功效，不能推断刊本变化。
原文摘要
The length of the graph of an estimate of the distribution function is used as a measure of goodness of fit. The asymptotic theory of tests which are based on such a measure is studied and, in addition, tables of critical values for these tests are given. In the context of time series analysis, the proposed test rejects the null hypothesis of white noise whenever the length of the linearly interpolated cumulative periodogram, or of some smoothed version of it, is too large.