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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极值分布的拟合优度检验
- 研究问题
- 拟合极值分布时，若一个或两个参数需要由数据估计，如何使用经验分布函数统计量进行检验，并调整小样本使用方式？
- 方法与思路
- 作者采用摘要列出的三类经验分布函数统计量，在三种参数估计情形下给出渐近分位点，并对计算统计量作小样本修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供三类检验统计量在不同参数估计情形下的渐近分位点，以及便于小样本使用这些分位点的统计量修正。
- 阅读关注点
- 应查原文核对统计量的准确符号、极值分布的参数化、参数估计方法，以及修正公式、适用样本量和检验水平表现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；统计量上标排版不清，需查原 PDF，不能重构公式，也无金融风险应用或刊本变化依据。
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.