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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分类依据与纠错
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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、备择属于分离的另一分布族时，如何利用矩母函数构造具有较高大样本功效的检验？
- 方法与思路
- 作者以样本矩母函数与原假设下理论矩母函数的差异构造检验，并选择函数自变量以最大化大样本功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于所述分离分布族问题的检验，并通过两个应用中的模拟研究其小样本性质。
- 阅读关注点
- 应核对矩母函数存在的范围、自变量优化依赖的备择信息，以及统计量校准和两个模拟应用的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明分布族、校准方式及功效数值，不能外推其最优性或检验表现。
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.