A Method of Increasing Power of a Test for the Negative Binomial and Neyman Type A Distributions
提高负二项分布与Neyman A型分布拟合检验功效的方法AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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提高负二项分布与Neyman A型分布拟合检验功效的方法
- 研究问题
- 在负二项分布与Neyman A型分布的拟合检验中，能否通过修改广义最小卡方程序，提高功效而保持渐近零假设分布？
- 方法与思路
- 作者修改广义最小卡方程序中的二次型，分析不变的渐近零假设分布与改变的备择分布，并提供功效表和数值例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称修改后二次型保持检验统计量的渐近零假设分布，所列渐近功效表显示两类分布拟合检验的功效有所提高。
- 阅读关注点
- 应核对二次型的修改规则、备择分布与渐近框架、功效比较所用参数，以及零假设下校准和数值例子的表现。
- 阅读边界
- 版本未注明的索引摘要未给出修改公式、参数范围和功效数值；所示渐近功效提升不能推广为所有备择或有限样本情形。
原文摘要
A modification of the quadratic form involved in a generalized minimum chi-squared procedure yields the same asymptotic null distribution of the test statistic for testing fit by an assumed model, but a different form of nonnull distribution emerges. This result is applied to testing fit of the negative binomial and Neyman Type A distributions, and tables of asymptotic power are presented that show the increase of power obtained. A numerical example is presented to illustrate the technique.