Model Selection Using Cramér–von Mises Distance
Model Selection Using Cramér–von Mises Distance
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使用 Cramérâvon Mises 距离进行模型选择
DOI：
10.1007/978-3-319-13881-7_5
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jensen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Döring;Jensen
本文考虑了具有协变量的寿命分布函数的模型选择问题。我们提出了一种新的模型选择方法，通过Cramér-von Mose距离来定义两个分布函数之间的贴近度。这一距离在文献中主要用于进行拟合优度测试。在给定一组数据和两个相互竞争的参数分布函数类的情况下，我们定义了检验统计量，以确定哪一类参数分布更接近于潜在分布。在适当的条件下，随着样本量的增加，检验统计量的渐近正态性质被证明。作为一个例子，我们将我们的方法应用于直流电机寿命的真实数据集，该数据集依赖于协变量负载。
In this paper we consider a model selection problem for the distribution function of lifetimes in the presence of covariates. We propose a new model selection method by defining the closeness between two distribution functions by the Cramér–von Mises distance. This distance is used mostly in the literature to conduct goodness of fit tests. Given a set of data and two competing classes of parametric distribution functions, we define a test statistic, to decide which class approximates the underlying distribution better. With increasing sample size the asymptotic normality property of our test statistic is shown under suitable conditions. As an example, we apply our method to a real data set of lifetimes of DC-motors, which depend on the covariateload.
双删失数据的广义 Cramér-von Mises 拟合优度检验
影响因子：
1
作者：
Jian
通讯作者：
Jian
使用区间删失数据进行拟合优度检验
DOI：
--
发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
作者：
Jian
通讯作者：
Jian
影响因子：
2.3
作者：
GLASER, RE
通讯作者：
GLASER, RE