An Order Selection Criterion for Testing Goodness of Fit
用于拟合优度检验的阶数选择准则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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用于拟合优度检验的阶数选择准则
- 研究问题
- 如何利用非参数密度估计检验设定的参数分布，并在拒绝原假设后同时提供可用于描述真实分布的密度估计？
- 方法与思路
- 作者以 Fourier 级数密度估计中由数据选择的阶数构造检验，推导零假设极限分布，并用模拟比较经验功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验对几乎任意固定备择具有一致性，且附带非参数密度估计，并与两类既有拟合优度检验进行模拟比较。
- 阅读关注点
- 应核对阶数选择准则与检验统计量的联系、零分布和一致性的条件，以及参数估计处理和模拟备择的范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未报告功效比较结果，固定备择一致性不能直接推出局部功效或有限样本优势。
原文摘要
The classical problem of assessing the goodness of fit of a postulated parametric distribution is investigated using techniques from nonparametric density estimation. A new test is proposed based on the data-selected order of a Fourier series density estimator. This test has the novel feature of providing an associated nonparametric estimator that can be used to estimate the unknown density when the null hypothesis is rejected. The limiting null distribution of the proposed test statistic is derived, and the test is shown to be consistent against essentially any fixed alternative. Results are reported from a simulation experiment that compared empirical power properties of the new test with those of Cramér-von Mises and data-driven Neyman smooth-type tests.