On the Chi-Square Test When the Parameters are Estimated Independently of the Sample
参数由独立样本估计时的卡方检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及通用拟合优度检验的校准，没有所列经济学细分方向的明确文本依据。
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代码、数据与补充材料
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参数由独立样本估计时的卡方检验
- 研究问题
- 当拟合优度检验中的分布参数由独立于检验样本的信息估计时，检验统计量的极限分布和实际显著性水平如何变化？
- 方法与思路
- 作者比较独立估计参数情形与分布完全指定情形的卡方统计量极限分布，并分析错误沿用后一情形临界值的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，独立估计参数时的极限分布在随机序意义下更大，误用完全指定分布的临界值会使真实拒绝概率超过目标水平。
- 阅读关注点
- 应核对独立参数估计的构造、两类样本量的渐近关系、随机序比较的条件，以及适当临界值如何获得。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出极限分布形式、水平偏差大小或修正方法，不能推断有限样本程度或刊本变化。
原文摘要
If the parameters are estimated independently of the sample, the chi-square test statistic for a goodness of fit test has a limiting distribution that is stochastically larger than that of the test of fit for a completely specified distribution. Thus, if the critical values for the test of fit for a completely specified distribution are incorrectly used, the probability that we will reject the null hypothesis when it is true is greater than the desired level of significance.