Počet záznamů: 1  

On the optimal number of classes in the Pearson goodness-of-fit tests

  1. 1.
    0030399 - ÚTIA 2007 RIV CZ eng J - Článek v odborném periodiku
    Morales, D. - Pardo, L. - Vajda, Igor
    On the optimal number of classes in the Pearson goodness-of-fit tests.
    [Optimální počet tříd v Pearsonově testu dobré shody.]
    Kybernetika. Roč. 41, č. 6 (2005), s. 677-698. ISSN 0023-5954
    Grant CEP: GA AV ČR(CZ) IAA1075403
    Grant ostatní: BFM(ES) 2003-00892; GV(ES) 04B-670
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: pearson-type goodness-of-fit tests * asymptotic local test power * asymptotic equivalence of tests * optimal number of classes
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Impakt faktor: 0.343, rok: 2005

    The paper evaluates the asymptotic local power of the Pearson chi-squared tests of simple hypoteses for alternatives tending to the hypoteses at various speeds when sample size tends to infinity. This power dependes on wether the test partiton of the observation space is fixed or refined in an exhaustive manner when the sample space tends to infinity. Previous results concerning preferences between the tests with fixed and refined partitions are simplified and extended. So me other tests are studied too.

    Práce vyčísluje asymptotickou lokální sílu Pearsona chí-kvadrát testu při různých rychlostech konveregence alternatív k hypotézám. Tato síla závisí na tom, zda je rozklad pozorovacího prostoru do konečně mnoha tříd pevný, anebo zda se zjemňuje s rostoucím počtem pozorování. Předchzí výsledky o preferenci mezi testy s pevným a rostoucím počtem tříd jsou zjednodušeny a rozšířeny. Studuje se též rozšíření výsledků na další testy podbného typu.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0120141

     
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0030399.pdf12.3 MBVydavatelský postprintpovolen
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.