An Improved Goodness-of-Fit Statistic for Sparse Multinomials
稀疏多项分布的改进拟合优度统计量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：摘要研究通用多项分布拟合优度检验，未涉及离散选择行为或经济分布效应。
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代码、数据与补充材料
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稀疏多项分布的改进拟合优度统计量
- 研究问题
- 稀疏多项数据中，如何利用原假设分布的平滑性构造拟合优度检验，并评估其面对平滑备择时的检验功效？
- 方法与思路
- 作者基于最大后验概率估计构造统计量，假定原假设分布具有平滑性，并通过模拟估计零分布、显著性水平和功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当备择分布也具有平滑性时，新检验的功效明显优于标准检验；这一陈述限定于所研究的平滑情形。
- 阅读关注点
- 应核对平滑性的定义、概率估计的设定、显著性水平校准，以及模拟中稀疏程度和标准检验基准的选择。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；未提供功效数值，不能推断非平滑备择下的优势。
原文摘要
A new goodness-of-fit statistic for sparse multinomials is proposed. It is assumed that the null distribution exhibits smoothness. The test statistic is based on the maximum posterior estimator probability estimates of Simonoff (1983). Computer simulations are used to estimate the null distribution, significance levels, and the power function of the test. It is shown that power of the test is a great improvement over that of the standard tests if the alternative distribution exhibits smoothness.