An approach to testing the goodness of fit of incompletely specified distributions
参数未完全指定分布的拟合优度检验方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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参数未完全指定分布的拟合优度检验方法
- 研究问题
- 当原假设只规定连续分布的函数形式、部分或全部参数未知时，如何针对未指定备择构造拟合优度检验？
- 方法与思路
- 作者提出一般检验方法，详细处理指数与正态分布，并用蒙特卡洛生成统计量分位点及与 Lilliefors 检验的功效比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告了处理未知参数的一般拟合优度方法，提供指数与正态情形的分位点表，并开展相应功效比较。
- 阅读关注点
- 应核对未知参数的估计方式、统计量与临界值构造，以及蒙特卡洛规模、备择分布和功效比较的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；统计量、临界值与功效数值未说明，不能据此判断相对检验优势或通用适用性。
原文摘要
A general method is developed for testing the goodness of fit of a continuous distribution against unspecified alternatives when the null hypothesis specifies only the functional form of the distribution and leaves some or all of its parameters unspecified. The exponential and normal distributions are treated in detail. For these distributions tables of percentile points of the test statistics are provided. Power comparisons of our tests with those developed by Lilliefors are also given. All the numerical results involved are derived using Monte Carlo methods.