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定義された分布に対して、小さなデータ セット (約 50 サンプル) で GOF テストを実行したいと考えています。任意の提案をいただければ幸いです。

配布例:

n <- 50
time.vec <- 1:n 
alpha <- 0.6
test.dist.vec <- 1/(time.vec^alpha)

test.dist.vec に適合するデータの例:

my.jitter <- runif(n, min=-0.05, max=0.1) 
test.data <- test.dist.vec + my.jitter

上記を考えると、test.dist.vec に対して test.data の重要性をテストするにはどうすればよいでしょうか?

さらに、サンプルの test.data の n が小さい場合 (約 50 ですが、最小とは何ですか?)、どのようにアルファを推定すればよいでしょうか?

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コルモゴロフ-スミルノフ検定はあなたのために働きますか？そうであれば：

ks.test(test.data,test.dist.vec)

実際、そのような種類のテストはたくさんあります。

于 2013-02-02T18:22:01.150 に答える