摘要

我们提出了一种估计一般情况下任意阶随机支配的扩展Kolmogorov-Smirnov检验的临界值的方法K(K)-潜在客户案例。我们允许观测值是连续相关的,并且我们第一次能够适应一般的相互依赖前景哪些将被排名。此外,前景可能是某些条件模型的残差,为有条件的排名。我们还提出了一个预测随机优势的测试。我们的方法是基于子抽样的,并且我们表明结果测试是一致的,并且对一些N个−1/2当地替代方案。我们还提出了一些选择子样本大小的启发式方法,并在仿真中证明了这些方法的合理性。我们描述了一种获取临界值的替代方法,该方法基于重新对测试统计量进行中心化并使用全样本bootstrap方法。我们从理论和实践上比较了这两种方法。

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