Критерий Андерсона — Дарлинга
Классический непараметрический критерий согласия Андерсона — Дарлинга [1, 2] предназначен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону (о согласии эмпирического распределения и теоретического закона ) , то есть для проверки гипотез вида с известным вектором параметров теоретического закона.
В критерии Андерсона — Дарлинга [1, 2] используется статистика вида:
,
где — объём выборки, — упорядоченные по возрастанию элементы выборки.
При справедливости простой проверяемой гипотезы статистика критерия подчиняется распределению вида [2, 3, 4].
При проверке простых гипотез критерий является свободным от распределения, то есть не зависит от вида закона, с которым проверяется согласие.
Проверяемая гипотеза отклоняется при больших значениях статистики. Процентные точки распределения приведены в [3, 4].
Проверка сложных гипотез
При проверке сложных гипотез вида , где оценка скалярного или векторного параметра распределения вычисляется по той же самой выборке, непараметрические критерии согласия теряют свойство свободы от распределения [5, 4] (распределением статистики при справедливости уже не будет являться распределение ).
При проверке сложных гипотез распределения статистик непараметрических критериев согласия зависят от ряда факторов: от вида наблюдаемого закона , соответствующего справедливой проверяемой гипотезе ; от типа оцениваемого параметра и числа оцениваемых параметров; в некоторых случаях от конкретного значения параметра (например, в случае семейств гамма- и бета-распределений); от метода оценивания параметров. Различия в предельных распределениях той же самой статистики при проверке простых и сложных гипотез настолько существенны, что пренебрегать этим ни в коем случае нельзя.
См. также
Литература
- Anderson T. W., Darling D. A. Asymptotic theory of certain «goodness of fit» criteria based on stochastic processes // Ann. Math. Statist. — 1952. — V. 23. — P. 193—212.
- Anderson T. W., Darling D. A. A test of goodness of fit // J. Amer. Stist. Assoc., 1954. — V. 29. — P. 765—769.
- Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. — М.: Наука, 1983. — 416 с.
- Р 50.1.037-2002. Рекомендации по стандартизации. Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Часть II. Непараметрические критерии. — М.: Изд-во стандартов, 2002. — 64 с.
- Kac M., Kiefer J., Wolfowitz J. On Tests of Normality and Other Tests of Goodness of Fit Based on Distance Methods // Ann. Math. Stat. — 1955. — V. 26. — P. 189—211.
Ссылки
О применении критерия при проверке сложных гипотез:
- Statistic Distribution Models for Some Nonparametric Goodness-of-Fit Tests in Testing Composite Hypotheses // Communications in Statistics — Theory and Methods, 2010. Vol. 39. — No. 3. — P. 460—471.
- Модели распределений статистик непараметрических критериев согласия при проверке сложных гипотез с использованием оценок максимального правдоподобия. Ч. I // Измерительная техника. — 2009. — № 6. — С. 3—11.
- Модели распределений статистик непараметрических критериев согласия при проверке сложных гипотез с использованием оценок максимального правдоподобия. Ч. II // Измерительная техника. — 2009. — № 8. — С. 17—26.
О мощности критериев согласия:
- Сравнительный анализ мощности критериев согласия при близких конкурирующих гипотезах. I. Проверка простых гипотез // Сибирский журнал индустриальной математики. — 2008. — Т. 11. — № 2(34). — С. 96—111.
- Сравнительный анализ мощности критериев согласия при близких альтернативах. II. Проверка сложных гипотез // Сибирский журнал индустриальной математики. — 2008. — Т. 11. — № 4(36). — С. 78—93.
- Мощность критериев согласия при близких альтернативах // Измерительная техника. — 2007. — № 2. — С. 22—27.