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A maximum entropy type test of fit: Composite hypothesis case

机译:拟合的最大熵类型检验:复合假设案例

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摘要

In this paper, we propose a goodness of fit test based on maximum entropy. As an extension of the result on the simple versus simple hypothesis case handled by Lee et al. (2011), a composite hypothesis case is taken into consideration. To eliminate the parameter estimation effect, we apply the Khmaladze transformation for the empirical process and obtain the asymptotic distribution of the proposed test. The performance of the test is investigated through Monte Carlo simulations.
机译:在本文中,我们提出了基于最大熵的拟合优度检验。作为对Lee等人处理的简单假设案例与简单假设案例的结果的扩展。 (2011年),考虑了一个复合假设案例。为了消除参数估计的影响,我们将Khmaladze变换应用于经验过程,并获得拟议测试的渐近分布。通过蒙特卡洛模拟研究了测试的性能。

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