Cramér-von Mises statistics for testing normality with censored samples
删失样本正态性检验的 Cramér–von Mises 统计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失样本正态性检验的 Cramér–von Mises 统计量
- 研究问题
- 对于存在删失的样本，Cramér–von Mises 拟合优度统计量具有怎样的渐近分布，又如何取得正态性检验所需的临界值？
- 方法与思路
- 作者为删失样本的拟合优度统计量建立渐近分布理论，并提供渐近分位点及用于正态性检验的小样本蒙特卡洛分位点。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确报告删失情形下的渐近理论及两类检验分位点，为实施正态性检验提供依据，但未陈述功效或方法优势。
- 阅读关注点
- 应核对删失类型与机制、正态分布参数是否需要估计，以及临界值表对应的样本量、删失程度和统计量定义。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失设定、参数处理及分位点数值未提供，不能直接据此实施检验。
原文摘要
Asymptotic theory is developed for the distribution of Cramér-von Mises statistics for testing the goodness of fit of censored samples. Asymptotic percentage points are given and also small-sample Monte Carlo percentage points for testing for normality.