Power Comparisons of EDF Goodness-of-Fit Tests

Abstract

In this article, the power of common goodness-of-fit (GoF) statistics is based on the em- pirical distribution function (EDF) where the critical values must be determined by simulation. The statistical power of Kolmogorov–Smirnov Dn, Cram´er-von Mises W2, Watson U2, Liao and Shimokawa Ln, and Anderson–Darling A2 statistics were investigated by the sample size, the significance level, and the alternative distributions, for the generalized Rayleigh model (GR). The exponential, the Weibull, the inverse Weibull, the exponentiated Weibull, and the exponentiated exponential distributions were considered among the most frequent alternative distributions

В этой статье сила общей статистики согласия (GoF) основана на эмпирической функции распределения (EDF), где критические значения должны быть определены путем моделирования. Статистическая мощность Колмогорова–Смирнова Dn, Крам´ер-фон Мизеса W2, Ватсона U2, Ляо и Симокавы Ln , и статистика Андерсона–Дарлинга A2 исследовалась по размеру выборки, уровню значимости и альтернативным распределениям для обобщенной модели Рэлея (GR). Экспоненциальное, Вейбулла, обратное Вейбулла, экспоненциальное Вейбулла и экспоненциальное распределения были рассмотрены среди наиболее частых альтернативных распределений