隨機截取模式下之卡方適合度檢定

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題名:	隨機截取模式下之卡方適合度檢定
其他題名:	A CHI-SQUARED GOODNESS-OF-FIT TEST IN THE RANDOM TRUNCATION MODEL
作者:	林芷芸 Lin, Chih-Yun
貢獻者:	沈葆聖 Shen, Pao-sheng 東海大學統計學系
關鍵詞:	卡方檢定;隨機截取 Chi-squared test;Random truncation
日期:	2003
上傳時間:	2011-05-19T06:23:50Z (UTC)
摘要:	本文中，依據Hollander和Pe na’s(1992)對於設限資料所提出的適合度檢定，我們推導截取資料下的模式適合度檢定。檢定統計量為Wald型式且在虛擬假設下其漸近分配為卡方分配。模擬結果顯示在截取比例不大的情況下，該檢定可以達到正確的顯著水準。 In this article, procedures analogous to Hollander and Pe˜na’s goodness-of-fit test for censored data are developed under random truncation model. This leads to the development of an asymptotic test based on a Wald-type statistic with a chi-squared limiting null distribution. The general conclusions from the simulation study are that the proposed test usually achieves the desired signifcance levels when the probability of truncation is not too large.
顯示於類別:	[統計學系所] 碩博士論文

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