Goodness of Fit for the Extreme Value Distribution
极值分布的拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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极值分布的拟合优度检验
- 研究问题
- 在极值分布的一个或两个参数需要由数据估计时，如何构造拟合优度检验，并使渐近临界值可用于小样本？
- 方法与思路
- 作者基于三个经验分布函数统计量构造检验，分别提供参数估计情形下的渐近临界值，并对统计量作小样本修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出三种统计量在三类参数估计情形下的渐近临界值，并提供支持小样本使用的轻微修正。
- 阅读关注点
- 应核对极值分布的参数化、三种统计量的定义、参数估计方法，以及小样本修正对检验水平和功效的影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供具体临界值、修正式或适用样本量，也未说明金融尾部风险应用。
原文摘要
In this paper we present goodness of fit tests for the extreme value distribution, based on the empirical distribution function statistics W2, U2and A2. Asymptotic percentage points are given for each of the three statistics, for the three cases where one or both of the parameters of the distribution must be estimated from the data. Slight modifications of the calculated statistics are given to enable the points to be used with small samples.