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首先给出带估计参数的上界型和积分型两种修正Berk-Jones拟合优度检验统计量,接着在复合零假设下研究了这两种检验统计量的渐近分布.所得结论可以为进一步讨论非参数似然比拟合优度检验提供较好的理论基础. 相似文献
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经验(欧氏)似然方法是近年来非常流行的一种非参数统计方法.针对经验(欧氏)似然的凸包限制和计算复杂问题,本文借助Emerson和Owen (2009)所提出的平衡增加思想对经验欧氏似然进行修正,得到了平衡增加的经验欧氏似然.随后论文从理论和模拟两个方面进行了研究.理论上给出了该方法与经验欧氏似然检验函数之间的联系,即在固定的样本量n下随着添加点位置的连续变化,检验方法可以从简单的均值增加经验欧氏似然变化到经验欧氏似然检验;模拟结果显示,适当选取调整因子,平衡增加的经验欧氏似然相对于(调整)经验欧氏似然而言,在大多数情况下,其分布更接近于对应的极限分布. 相似文献
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