基于Puri-Rubin刻画的幂函数分布拟合优度检验的渐近效率
统计理论
2014-08-21 v1 统计方法学
统计理论
摘要
我们为幂函数分布族构造了积分型和上确界型拟合优度检验。检验统计量是U-经验过程的泛函，并基于属于Puri和Rubin的幂函数分布族的经典刻画。我们描述了原假设下检验统计量的对数大偏差渐近性，并计算了在常见参数备择假设下的局部Bahadur效率。给出了新统计量的局部最优性条件。
引用
@article{arxiv.1207.0730,
title = {Asymptotic Efficiency of Goodness-of-fit Tests for the Power Function Distribution Based on Puri--Rubin Characterization},
author = {Ya. Yu. Nikitin and K. Yu. Volkova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.0730},
year = {2014}
}
备注
11 pages