关于一种针对 Beta 分布的新拟合优度检验

我们基于条件矩刻画，提出了一种针对 Beta 分布族的新 $L^2$ 型拟合优度检验。我们确定了其渐近零分布，由于该分布依赖于底层参数，故提出一种参数自助（parametric bootstrap）法。我们证明了其对满足某收敛准则的所有备择假设的相合性，并且蒙特卡洛仿真研究表明该新过程优于大多数经典检验。最后，将该过程应用于一个与空气湿度相关的真实数据集。