基于垂直密度表示的经验欧氏拟合优度检验

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本文利用经验欧氏似然方法和垂直密度表示(VDR)构造一类新的拟合优度检验,并讨论在简单零假设下,检验统计量的极限分布;然后利用极大似然估计所得的参数估计量构造复合零假设下的检验函数,并讨论其极限性质;最后把所得的检验与传统变量分组方式所得到的检验进行功效模拟比较.模拟结果显示:使用VDR分组方式求得的经验欧氏似然检验在大多数情况下都比传统变量分组方式得到的检验的功效要高,在应用上更具有推广价值.
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