基于经验欧氏似然的拟合优度检验  

A Goodness of Fit Test Based on Empirical Euclidean Likelihood

作　　者：张军舰[1] 詹欢[1] 晏振[1] 

机构地区：[1]广西师范大学数学科学学院,广西桂林541004

出　　处：《广西师范大学学报（自然科学版）》2012年第3期30-35,共6页Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11061007);国家社会科学基金资助项目(10CTJ004);广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053004);广西研究生创新科研项目(2011106020701M33)

摘　　要：本文借助经验欧氏似然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已有的Pearsonχ2检验和KS检验进行模拟比较,模拟结果显示基于经验欧氏似然的检验比其他的检验有相对的优势:功效较高、计算简单等,在应用上更具有推广价值。A goodness of fit test is constructed by means of empirical Euclidean likelihood,and the limit null distribution of the test statistics is derived.Then,the parameters are estimated by maximum likelihood estimate（MLE） under the composite null hypothesis.Subsequently,the corresponding test statistics is constructed and its limit null distribution is given.Finally,the new test is compared with chi-square test and Kolmogorov-Smirnov（KS） test by simulations.Simulation results show that the new test is more powerful and has smaller computational complexity.Therefore,the new test shows favorable application and potential prospect.

关 键 词：经验欧氏似然 拟合优度检验 极限分布 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]