A goodness-of-fit test of simple hypotheses based on the empirical characteristic function
基于经验特征函数的简单假设拟合优度检验AI 解读 ↓
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基于经验特征函数的简单假设拟合优度检验
- 研究问题
- 对于完全指定分布的简单原假设，如何利用经验特征函数构造卡方拟合优度检验，并针对指定备择选择求值点？
- 方法与思路
- 作者利用经验特征函数及其渐近分布建立检验，同时研究面对指定备择假设时，求值点数量与位置的最优选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到针对简单原假设的卡方拟合优度检验，并研究特征函数求值设计；未报告其相对其他检验的功效优势。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对检验统计量、渐近协方差与卡方校准条件，以及求值点优化的准则和对指定备择的依赖。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；求值点选择和最优性条件未说明，不能外推到含未知参数的复合假设。
原文摘要
The empirical characteristic function φ n ( t ) and its asymptotic distribution are utilized to find a chi-squared goodness-of-fit test for simple null hypotheses. In addition the optimum number and location of points t at which φ n ( t ) has to be evaluated is investigated for specified alternative hypotheses.