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Modeling Statistic Distributions for Nonparametric Goodness-of-Fit Criteria for Testing Complex Hypotheses with Respect to the Inverse Gaussian Law

机译:关于反高斯定律的复杂假设的非参数拟合优度标准的统计分布建模

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摘要

We give percentage point tables and statistic distribution models for non-parametric goodness-of-fit criteria for testing complex hypothesis with respect to the inverse Gaussian law in case of using maximal likelihood estimates.
机译:我们给出了非参数拟合优度标准的百分表和统计分布模型,用于在使用最大似然估计的情况下针对高斯逆定律测试复杂的假设。

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