Goodness-of-fit Test Using Sample Quantiles
使用样本分位数的拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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使用样本分位数的拟合优度检验
- 研究问题
- 当待检验分布包含未知参数时，如何利用样本分位数构造拟合优度检验，并减少传统分组检验中区间边界的选择困难？
- 方法与思路
- 作者在所关注分位点处具有连续性和严格递增性的分布设定下构造检验，并分析其与分组观测检验的渐近关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验在接近原假设的备择下与常用分组拟合优度检验渐近等价，同时可以避免选择分组边界的困难。
- 阅读关注点
- 应核对分位点的选取、未知参数如何估计、“接近”原假设的定义，以及渐近等价的条件和检验统计量的构造。
- 阅读边界
- 仅依据 Crossref 摘要；参数估计条件、分位点数量和有限样本结果未提供，渐近等价不能直接解释为检验功效更高。
原文摘要
Summary A goodness-of-fit test is constructed using sample quantiles for a p.d.f. F(x, θ) (where θ is to be estimated) which is continuous and strictly increasing at the quantiles of interest. It is shown to be asymptotically equivalent, under alternatives “close” to the null, to the usual goodness-of-fit test based on grouped observations, the advantage being that we may avoid the difficulties of choosing cell boundaries for grouping.