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Testing the Normal and Cauchy Hypotheses for a Sample Distribution

机译:测试样本分布的正态假设和柯西假设

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摘要

An algorithm of testing two alternative hypotheses (whether the distribution of a sample is the normal or Cauchy distribution, respectively) is synthesized by the maximum-likelihood (ML) method when distribution parameters are unknown. Formulas for error probabilities are derived and are verified by computer simulation.
机译:当分布参数未知时,通过最大似然法(ML)合成测试两个假设的算法(样本的分布分别是正态分布还是柯西分布)。推导了错误概率公式,并通过计算机仿真对其进行了验证。

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