A Goodness-Of-Fit Test Based on the Empirical Characteristic Function When Parameters Must be Estimated
参数需要估计时基于经验特征函数的拟合优度检验AI 解读 ↓
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参数需要估计时基于经验特征函数的拟合优度检验
- 研究问题
- 当待检验分布的参数必须由数据估计时，如何扩展基于经验特征函数的拟合优度检验，并调整其渐近参考分布？
- 方法与思路
- 作者将已有的经验特征函数拟合优度检验扩展至参数需估计的情形，分析所提出统计量的渐近分布及自由度变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提出统计量具有渐近卡方分布，其自由度相对于原检验减少所估计参数的数量，具体条件未列出。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对参数估计方法、统计量构造、自由度调整成立的正则条件，以及经验特征函数评价点的选择方式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；渐近结论的条件与有限样本表现未提供，不能将自由度调整套用于任意估计方法或推断版本变化。
原文摘要
SUMMARY The goodness-of-fit test using the empirical characteristic function proposed by Koutrouvelis (1980) is extended to the case where parameters must be estimated. The proposed test statistic is shown to have an asymptotic chi-squared distribution with degrees of freedom reduced by the number of parameters estimated.