Neyman's Smooth Goodness-of-Fit Test When the Hypothesis is Composite
复合假设下的 Neyman 光滑拟合优度检验AI 解读 ↓
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复合假设下的 Neyman 光滑拟合优度检验
- 研究问题
- 当原假设包含需要估计的参数时，如何调整 Neyman 光滑拟合优度检验，并获得便于使用的零假设极限分布？
- 方法与思路
- 作者以二次得分统计量的标准修正为基础，调整光滑拟合优度检验，使其允许复合假设中的参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提调整的零假设极限分布为卡方分布，并指出这一性质与 Barton 针对该问题的方法有所不同。
- 阅读关注点
- 应核对参数估计如何进入修正、卡方分布的自由度与正则条件，以及作者方法和 Barton 方法的具体差异。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出统计量、自由度或正则条件，渐近卡方结论不能等同于有限样本精确性或刊本变化。
原文摘要
A method is given for adjustment of the Neyman smooth goodness-of-fit test to allow for estimation of parameters in a composite hypothesis. With this method the limiting distribution under the hypothesis is chi-squared, in contrast to a method given by Barton for this problem. The basis of the method is a standard modification of the quadratic score statistic.