针对连续分布对已知备择假设的卡方拟合优度检验
统计方法学
2020-05-07 v1 统计计算
摘要
卡方拟合优度检验是最古老的已知统计检验之一，由 Pearson 于 1900 年针对多项分布首次提出。此后它一直在许多领域中使用。然而，各种研究表明，当应用于连续分布的数据时，它通常劣于其他方法，如 Kolmogorov-Smirnov 或 Anderson-Darling 检验。然而，卡方检验的性能即功效，关键取决于数据分箱的方式。本文中我们描述一种方法，可自动找到针对特定备择假设非常良好的分箱。我们表明，此时卡方检验通常具有竞争力，有时甚至优于其他标准检验。
引用
@article{arxiv.2005.02793,
title = {A Chi-square Goodness-of-Fit Test for Continuous Distributions against a known Alternative},
author = {Wolfgang Rolke and Cristian Gutierrez Gongora},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02793},
year = {2020}
}
备注
22 pages, 10 figures