Two-Stage Chi Square Goodness-of-Fit Test
两阶段卡方拟合优度检验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：摘要讨论一般分类总体的拟合优度检验，未提供与所列计量领域细分直接对应的应用依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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两阶段卡方拟合优度检验
- 研究问题
- 对可划分为有限类别的总体，如何利用第一阶段与合并样本的信息，构造检验简单假设的两阶段程序？
- 方法与思路
- 作者推导第一阶段与合并样本的两个 Pearson 卡方统计量的联合渐近分布，并据此构造两阶段检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称讨论了相对单阶段检验的渐近功效，提供指定水平与自由度的临界值表，并涉及未知参数情形的修正。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段抽样与决策规则、联合极限分布的条件，以及功效比较采用的备择和未知参数修正方式。
- 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、功效优势条件或修正公式，不能推断刊本变化。
原文摘要
Consider sampling in two stages for testing a simple hypothesis about a population whose elements may be classified into a finite number of classes. The joint asymptotic distribution of the two Pearson X2 statistics based on the first and combined samples is derived and used to construct a two-stage test. The advantage of this test relative to the conventional one-stage test is discussed in terms of its asymptotic power. Tables of critical values for 1 percent and 5 percent level tests for 1–10 degrees of freedom are given as well as modifications for cases involving unknown parameters.