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Suppose we have k samples X₁,₁,…,X₁,ₙ₁,…,Xₖ,₁,…,Xₖ,ₙₖ with different sample sizes ₙ₁,…,ₙₖ and unknown underlying distribution functions F₁,…,Fₖ as observations plus k families of distribution functions {G₁(⋅,ϑ);ϑ∈Θ},…,{Gₖ(⋅,ϑ);ϑ∈Θ}, each indexed by elements ϑ from the same parameter set Θ, we consider the new goodness-of-fit problem whether or not (F₁,…,Fₖ) belongs to the parametric family {(G₁(⋅,ϑ),…,Gₖ(⋅,ϑ));ϑ∈Θ}. New test statistics are presented and a parametric bootstrap procedure for the approximation of the unknown null distributions is discussed. Under regularity assumptions, it is proved that the approximation works asymptotically, and the limiting distributions of the test statistics in the null hypothesis case are determined. Simulation studies investigate the quality of the new approach for small and moderate sample sizes. Applications to real-data sets illustrate how the idea can be used for verifying model assumptions.
Socio-technical scenarios for energy-intensive industries: the future of steel production in Germany
(2019)
Speicher statt Kohle. Integration thermischer Stromspeicher in vorhandene Kraftwerksstandorte
(2019)
Kurz vor der parlamentarischen Sommerpause hat der Bundestag am 28.6.2019 das 2. Datenschutz-Anpassungs- und Umsetzungsgesetz EU (2. DSAnpUG-EU) beschlossen, der Bundesrat hat diesem Gesetz am 20.9.2019 zugestimmt. Das Artikelgesetz, welches im sog. Omnibusverfahren zahlreiche Gesetze auf Bundesebene ändert, soll zur Vereinheitlichung und Anpassung des Bundesrechts an die seit Mai 2018 geltende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) beitragen.