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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究一般分布拟合优度检验,使用次序统计量不等于研究分位数或分布效应。

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
H. O. HARTLEY

作为拟合优度准则的次序统计量二次型

研究问题
研究如何利用次序统计量的概率变换构造二次型拟合优度准则,并刻画其小样本分布、大样本近似与最优性。
方法与思路
作者通过递推关系推导并列示小样本分布,再用矩匹配分布近似和蒙特卡洛检验,同时分析仅使用部分次序统计量的准则。
材料陈述的贡献
摘要称获得小样本分布与表格,验证较大样本的分布拟合,并证明子集型准则的渐近最优性质;具体最优性范围未说明。
阅读关注点
阅读全文时应先查原 PDF 核对概率变换及二次型符号,再核对递推公式、近似分布的适用范围和渐近最优性定义。
阅读边界
所给 OpenAlex 索引摘要版本未注明,且数学提取有乱码,不能重构公式;统计量定义与最优性条件需查原 PDF,也不能推断刊本变化。

原文摘要

Consider a sample vector, z, whosen elements z(i)are the probability transforms z(i) θ P{x(i)} of the order statistics x(i) of a random sample of size n drawn from a cumulative distribution function P(x). Most nonparametric goodness-of-fit criteria concerned with testing whether the specified P(x) is the true one are computed from z. The criterion considered here is the x2-type criterion S2 θ (z – μ)′V–1(z – μ), where μ θ E(z) and V θ E{(z –;μ)(z – μ)′}. The extract small-sample distribution for S2 is derived for small n and tabulated for n = 2(1) 16 with the help of an exact recurrence formula. For larger n, a Peason Type V fit to the exact moments of S2 is validated by extensive Monte-Carlo computations. For the more general S2 criteria based on subsets of k < n of the z(i) asymptotic optimality properties are proved.

笔记与分组