Powerful Modified-EDF Goodness-of-Fit Tests
具有较高功效的修正经验分布函数拟合优度检验AI 解读 ↓
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具有较高功效的修正经验分布函数拟合优度检验
- 研究问题
- 当待检验分布的参数需要估计时，如何修正常用经验分布函数拟合优度检验，并评估修正后检验的功效？
- 方法与思路
- 作者研究 Kolmogorov–Smirnov、Cramér–von Mises 和 Anderson–Darling 检验的修正形式，并开展蒙特卡洛功效比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，蒙特卡洛功效研究显示部分新检验相较其他已知检验有所改善，但未指明哪些修正或设置产生改善。
- 阅读关注点
- 应核对参数估计如何改变检验统计量与临界值、比较所用备择分布，以及功效比较是否控制相同的实际检验尺寸。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未说明修正规则、模拟设置或改善幅度，不能认定新检验在所有备择下均更优。
原文摘要
Modified forms of the Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises and Anderson-Darling goodness-of-fit tests have been studied for the situation where parameters have to be estimated. Using Monte Carlo power studies, it is shown that some of the new tests effect improvements over other known tests.