A.S.鲍尔森。;罗汉，P。;苏洛，P。 多元正态分布函数的一些经验检验。 （英语） 兹比尔0619.62049 J.统计计算。模拟 28，15-30（1987年）. 本文提出了Anderson-Darling（AD）统计量的有限样本百分点，用于检验当参数从数据中估计时，维数为（1）leq p leq 5的高斯（正态）复合假设。本文还提出了Anderson-Darling和Cramér-von Mises（CM）统计量的渐近百分位数，用于在从数据估计参数时检验维数的Gaussianity复合假设。AD测试是从高斯密度的二次型在p个自由度上分布为卡方的事实发展而来的。一项小功率研究对比了AD和CM统计的有限样本性能。在卡方概率图的背景下讨论了几个示例。 引用于10文件 MSC公司： 62小时15分 多元分析中的假设检验 62克10 非参数假设检验 2005年第62季度 统计表 关键词：经验分布函数检验;有限样本百分比;安德森-达林;高斯混合假设;常态;渐近百分点;克拉梅·冯·米塞斯;高斯密度的二次型;chi-squared概率图 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.S.Paulson}等人，J.Stat.Compute。模拟28，15-30（1987；Zbl 0619.62049） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abramowitz M.Stegun I.带公式、图形和数学表的数学函数手册国家标准局1964应用数学系列55·Zbl 0171.38503号 [2] Bryant J.L.Paulson A.S.基于特征函数或密度之间距离的拟合优度国家标准局1982年运筹研究和统计研究报告第37-82-P4号 [3] 内政部：10.1093/biomet/65.2.263·Zbl 0386.62041号 ·doi:10.1093/biomet/65.2.263 [4] 内政部：10.1214/aos/1176349948·Zbl 0615.62060号 ·doi:10.1214/aos/1176349948 [5] Durbin，J.1973年。基于样本分布函数的测试分布理论。应用数学区域会议系列。1973年，宾夕法尼亚州费城SIAM·Zbl 0267.62002号 [6] 数字对象标识码：10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x·文件编号：10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x [7] Gnanadesikan R.，《多元观测的统计分析方法》（1977年）·Zbl 0403.62034号 [8] 内政部：10.2307/2528963·doi:10.2307/2528963 [9] DOI:10.2307/1267983·兹伯利0466.62044 ·doi:10.2307/1267983 [10] DOI:10.1093/biomet/69.2.423·兹伯利0494.62027 ·doi:10.1093/biomet/69.2.423 [11] Koziol J.A.，《皇家统计学会杂志》B 45 pp 358–（1983） [12] Kullback S.，信息理论与统计学·Zbl 0149.37901号 [13] Lawless J.F.，《寿命数据的统计模型和方法》（1982年）·Zbl 0541.62081号 [14] 内政部：10.1080/03610928108828070·Zbl 0469.62039号 ·doi:10.1080/03610928108828070 [15] DOI:10.1007/BFb0096880·doi:10.1007/BFb0096880 [16] Paulson A.S.Roohan P.Sullo P.基于二次型和经验分布函数的多元正态性三次检验1985年RPI管理学院报告第37-85-P6号 [17] 内政部：10.2307/2333533·Zbl 0101.35806号 ·doi:10.2307/2333533 [18] 内政部：10.1080/03610927908827793·Zbl 0451.62041号 ·doi:10.1080/03610927908827793 [19] 内政部：10.1214/aos/1176344788·Zbl 0423.62038号 ·doi:10.1214/aos/1176344788 [20] 内政部：10.2307/2286009·doi:10.2307/2286009 [21] Wilks S.S.，数理统计 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。