Goodness-of-fit tests for the type-1 extreme-value and two-parameter Weibull distributions with unknown parameters estimated by graphical plotting techniques. Part 2: Power study

• 資料種別: 規格・テクニカルリポート類
• タイトル: Goodness-of-fit tests for the type-1 extreme-value and two-parameter Weibull distributions with unknown parameters estimated by graphical plotting techniques. Part 2: Power study
• 著者・編者: Liao, Min; 下河, 利行; Shimokawa, Toshiyuki
• 著者標目: Liao, Min; 下河, 利行; Shimokawa, Toshiyuki
• 出版事項: 航空宇宙技術研究所
• 出版年月日等: 1999-02
• 出版年（W3CDTF）: 1999-02
• 並列タイトル等: グラフィカルプロット技術によって推定される未知母数を含むタイプ1極値分布および2母数ワイブル分布に対する適合度検定 その2:検出力の研究
• タイトル（掲載誌）: 航空宇宙技術研究所報告 = Technical Report of National Aerospace Laboratory
• 巻号年月日等（掲載誌）: 1372T
• 掲載巻: 1372T
• 掲載ページ: 1-14
• ISSN（掲載誌）: ISSN : 0389-4010
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: 母数推定; グラフィカルプロット技術; タイプ1極値分布; 適合度検定; クレマー・フォンミーゼス統計量; アンダーソン・ダーリング統計量; 確率紙; 適合度検定力; 対数正規分布; モンテカルロ・シミュレーション; 2母数ワイブル分布; 最尤推定; コルモゴロフ・スミルノフ統計量; 正規分布; population parameter estimation; graphical plotting technique; type 1 extreme value distribution; goodness of fit test; Cramer von Mises statistics; Anderson Darling statistics; probability paper; goodness of fit test power; logarithmic normal distribution; Monte Carlo simulation; two parameter Weibull distribution; maximum likelihood estimation; Kolmogorov Smirnov statistics; normal distribution
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： NA; 本研究の目的は、確率紙上で3種類のプロット法と最小2乗法の組み合わせおよび最尤法を用いて母数を推定する場合を対象とし、タイプ1極値分布と2母数ワイプル分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ、クレマー・フォンミーゼス、およびアンダーソン・ダーリングの適合度検定統計量の検出力を調べることである。モンテカルロ・シミュレーションにより、標本の大きさ5、10、25、40の各々に対して10,000組ずつを発生させ、検出力の結果を与えた。検出力を比較するためには、4種類の代表的統計分布モデルを選択した。計算した検出力を比較することにより、対称ランクと最小2乗法の組合せによるアンダーソン・ダーリングの適合度検定統計量を、適合度検定として最も検出力が高いと判定し実用に推奨した。; The objective of this study was to investigate the power of the Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, and Anderson-Darling statistics for goodness-of-fit tests for the Type-1 extreme-value and two-parameter Weibull distributions, when the population parameters were estimated by the combination of three kinds of graphical plotting techniques and the least-squares method and maximum likelihood estimators. Monte Carlo simulation provided the power results using 10,000 repetitions for each sample size of 5, 10, 25, and 40. Four representative statistical distribution models were selected for alternative distributions in order to conduct the power comparison. The power comparisons indicated that the Anderson-Darling statistic coupled with the symmetrical ranks and the least-squares method is the most powerful statistic for goodness-of-fit tests, and is recommended for practical use.; 資料番号: AA0001679000; レポート番号: NAL TR-1372T
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ