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阿尔贝托·费尔南德斯·德·马尔科斯;加西亚-葡萄牙，爱德华多

数据驱动的良好测试稳定性。 （英语） Zbl 07708461号

计算。统计数据分析。 179，文章ID 107653，16 p.（2023）.
摘要：准确的零分布的良好性测试统计数据通常很难以易处理的形式获得。因此，从业者通常必须依赖于渐近零分布或蒙特卡罗方法，无论是以查找表的形式还是根据需要进行，以应用良好的检验。几个经典的质量检验统计量存在简单而有用的转换，可以稳定不同样本大小的准确临界值。然而，关于这些变换和随后的变换在产生精确的p值方面的准确性，甚至对几个变换的推导过程的深入理解，目前仍然很少。后一种稳定方法被解释为（i）扩大其适用范围（ii）与固定显著性水平的精确临界值相反，产生上尾精确（p）值。对Kolmogorov-Smirnov、Cramér-von Mises、Anderson-Darling、Kuiper和Watson检验统计量的精确零分布的稳定精度进行了改进。此外，还提供了几种用于测试任意维超球面上均匀性的新统计量的参数依赖精确镇定。天文学中的一个数据应用说明了所提倡的稳定性对于快速分析小到中等连续测量样品的好处。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法

关键词：

精确分布;菲特之美;\（p\）-值;稳定;均匀性

软件：

旋转对称;卢比;微型基准;狮身人面像;高脚运动员;安达尔;KS1侧面一个样品;圆形的;英国
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\textit{A.Fernández-de-Marcos}和\textit{E.GarcíA-Portugués}，计算。统计数据分析。179，文章ID 107653，16 p.（2023；Zbl 07708461）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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