Statistical power of goodness-of-fit tests for type I left-censored data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F23%3APU142399" target="_blank" >RIV/00216305:26220/23:PU142399 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.ajs.or.at/index.php/ajs/article/view/1348" target="_blank" >https://www.ajs.or.at/index.php/ajs/article/view/1348</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.17713/ajs.v52i1.1348" target="_blank" >10.17713/ajs.v52i1.1348</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Statistical power of goodness-of-fit tests for type I left-censored data
Popis výsledku v původním jazyce
Type I doubly left-censored data often arise in environmental studies. In this paper, the power of the most frequently used goodness-of-fit tests (Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises, Anderson-Darling) is studied considering various sample sizes and degrees of censoring. Attention is paid to testing of the composite hypothesis that the data has a specific distribution with unknown parameters, which are estimated using the maximum likelihood method. Performance of the tests is assessed by means of Monte Carlo simulations for several distributions, specifically the Weibull, lognormal and gamma distributions, which are among the most frequently used distributions for modelling of environmental data. Finally, the tests are used for identification of the distribution of musk concentrations if fish tissue.
Název v anglickém jazyce
Statistical power of goodness-of-fit tests for type I left-censored data
Popis výsledku anglicky
Type I doubly left-censored data often arise in environmental studies. In this paper, the power of the most frequently used goodness-of-fit tests (Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises, Anderson-Darling) is studied considering various sample sizes and degrees of censoring. Attention is paid to testing of the composite hypothesis that the data has a specific distribution with unknown parameters, which are estimated using the maximum likelihood method. Performance of the tests is assessed by means of Monte Carlo simulations for several distributions, specifically the Weibull, lognormal and gamma distributions, which are among the most frequently used distributions for modelling of environmental data. Finally, the tests are used for identification of the distribution of musk concentrations if fish tissue.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Austrian Journal of Statistics
ISSN
1026-597X
e-ISSN
—
Svazek periodika
52
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
AT - Rakouská republika
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
51-61
Kód UT WoS článku
000852094800001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85150349046