本文選題：擬合優(yōu)度檢驗(yàn) + 逐次定數(shù)截尾樣本�。� 參考：《浙江工商大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是統(tǒng)計基礎(chǔ)的重要組成部分,而且和實(shí)際應(yīng)用密切相關(guān)。Pakyari等(2011)討論了基于逐次定數(shù)截尾樣本位置-尺度分布族的擬合檢驗(yàn),給出了數(shù)個檢驗(yàn)統(tǒng)計量。Monte Carlo模擬顯示,在一些早截尾情況下,給出的統(tǒng)計量才優(yōu)于Balakrishnan等(2004)給出的統(tǒng)計量T 基于變換和加權(quán)的思想,對Pakyari等(2011)給出的兩個統(tǒng)計量Tm:n(1)和Tm:n(2)進(jìn)行了修正,并用Monte Carlo模擬研究了修正統(tǒng)計量的功效。結(jié)果表明：在簡單零假設(shè)下,修正統(tǒng)計量的功效在多數(shù)情況下高于Tm:n(1)和Tm:n(2)的功效。特別的,對于早期截尾的方案,所有修正統(tǒng)計量的表現(xiàn)都好于Tm:n(1)和Tm:n(2)；當(dāng)觀察到的失效數(shù)m較大時,統(tǒng)計量WMTm:n(1)WMTm:n(2)在多種截尾情況下好于Tm:n(1)和Tm:n(2)。當(dāng)檢驗(yàn)分布的參數(shù)未知時,修正也是有效的。 此外,本文對位置-尺度分布族基于逐次定數(shù)截尾樣本的擬合檢驗(yàn),給出一個新的檢驗(yàn)統(tǒng)計量W,并且導(dǎo)出了簡單零假設(shè)下W的精確分布。Monte Carlo模擬表明,在簡單零假設(shè)下,W的功效在多數(shù)情況下高于T。特別的,當(dāng)檢驗(yàn)正態(tài)分布時,W的功效總是高于T；當(dāng)檢驗(yàn)Gumbel分布時,W的功效在晚截尾情況下總是大于T。在復(fù)合零假設(shè)下,檢驗(yàn)正態(tài)分布時,W在晚截尾情況下表現(xiàn)也好于T
[Abstract]:Goodness of fit test is an important part of statistical foundation, and it is closely related to practical application. Pakyari et al. (2011) discusses the fitting test based on successive censored sample location-scale distribution family, and gives several test statistics. Monte Carlo simulation shows that, In some early truncation cases, the statistics given are better than those given by Balakrishnan et al. 2004. based on the idea of transformation and weighting, the two statistics given by Pakyari et al. The effect of modified statistics is studied by Monte Carlo simulation. The results show that under the simple zero hypothesis, the effect of modifying statistics is in most cases higher than that of TM: nu 1) and TM: nu 2). In particular, for the early truncation schemes, the performance of all modified statistics is better than that of Tm: n-1) and Tm: nu 2s; when the observed failure number m is larger, the statistic WMTm: n 1 is better than that of Tm: n1) and Tm: nn1), when the observed failure number m is larger, the statistics are better than Tm: n1) and Tm: nn1). The correction is also effective when the parameters of the test distribution are unknown. In addition, a new test statistic W is given for the location-scale distribution family based on the fitting test of successive censored samples, and the exact distribution of W under the simple zero hypothesis is derived by the Monte Carlo simulation. Under the simple zero hypothesis, the efficacy of W is higher than that of TW in most cases. In particular, the efficacy of W is always higher than that of Twhen the normal distribution is tested, and the efficacy of W is always greater than that of Twhen the Gumbel distribution is examined. Under the compound zero hypothesis, when the normal distribution is tested, the performance of W is better than that of T in the case of late truncation.
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：C81

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本文編號：2011179