关于基于经验分布函数的拟合优度检验统计量分布的近似：未知参数的情形
数据分析、统计与概率
2008-04-01 v1
摘要
本文讨论了通过蒙特卡洛模拟近似基于经验分布函数的拟合优度检验统计量分布时可能出现的一些问题。我们认为，未能在每个模拟的蒙特卡洛样本上重新估计未知参数——从而避免利用这些信息构建检验统计量——可能导致错误的、过度保守的检验结果。此外，我们提供了一个简单的例子，表明这种潜在错误的影响可能是巨大的，并且不会随着样本量的增加而消失。
引用
@article{arxiv.0803.4322,
title = {On approximating the distributions of goodness-of-fit test statistics based on the empirical distribution function: The case of unknown parameters},
author = {Marco Capasso and Lucia Alessi and Matteo Barigozzi and Giorgio Fagiolo},
journal= {arXiv preprint arXiv:0803.4322},
year = {2008}
}
备注
11 pages, 1 table, 3 figures (4 boxes)