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On an independence test approach to the goodness-of-fit problem

  • Let X₁,…,Xₙ be independent and identically distributed random variables with distribution F. Assuming that there are measurable functions f:R²→R and g:R²→R characterizing a family F of distributions on the Borel sets of R in the way that the random variables f(X₁,X₂),g(X₁,X₂) are independent, if and only if F∈F, we propose to treat the testing problem H:F∈F,K:F∉F by applying a consistent nonparametric independence test to the bivariate sample variables (f(Xᵢ,Xⱼ),g(Xᵢ,Xⱼ)),1⩽i,j⩽n,i≠j. A parametric bootstrap procedure needed to get critical values is shown to work. The consistency of the test is discussed. The power performance of the procedure is compared with that of the classical tests of Kolmogorov–Smirnov and Cramér–von Mises in the special cases where F is the family of gamma distributions or the family of inverse Gaussian distributions.

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Verfasserangaben:Ludwig Baringhaus, Daniel Gaigall
DOI:https://doi.org/10.1016/j.jmva.2015.05.013
ISSN:0047-259X
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Journal of Multivariate Analysis
Verlag:Elsevier
Verlagsort:Amsterdam
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Erscheinungsjahr:2015
Datum der Publikation (Server):16.01.2023
Freies Schlagwort / Tag:Gamma distribution; Goodness-of-fit test; Independence test; Parametric bootstrap; Vapnik–Čhervonenkis class
Jahrgang:2015
Ausgabe / Heft:140
Erste Seite:193
Letzte Seite:208
Link:https://doi.org/10.1016/j.jmva.2015.05.013
Zugriffsart:weltweit
Fachbereiche und Einrichtungen:FH Aachen / Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik
collections:Verlag / Elsevier