Tests of fit for the von Mises distribution
冯·米塞斯分布的拟合检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要针对圆周分布的通用拟合检验，未涉及所列经济计量应用方向，不能仅因使用分布检验而归入分布效应。
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…
关注这篇论文的作者
冯·米塞斯分布的拟合检验
- 研究问题
- 当圆周上的双参数冯·米塞斯分布有一个或多个未知参数时，如何利用 Watson 统计量检验样本的分布拟合？
- 方法与思路
- 作者给出相关统计量渐近分布的临界点，以蒙特卡洛研究考察收敛速度，并讨论临界点对形状参数的依赖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称渐近分布的收敛较快，临界点对形状参数的依赖未造成问题，并提供未知参数情形的检验临界点。
- 阅读关注点
- 核对参数未知时的估计方式、各情形对应的临界值，以及模拟采用的样本量和形状参数范围对收敛结论的支持。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未给出临界值、模拟规模或误差，无法确定渐近近似在具体样本中的精度。
原文摘要
Critical points for the asymptotic distribution of Watson's U2 statistic are given for testing the hypothesis that a sample comes from the two-parameter von Mises distribution on the circle when one or more of the parameters is unknown. Monte Carlo results show that convergence to the asymptotic distribution is quick. Dependence of the points on the shape parameter is discussed and seen not to cause any problems.