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On Burbea-Rao divergence based goodness-of-fit tests for multinomial models

机译:基于Burbea-Rao散度的多项式拟合优度检验

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摘要

This paper investigates a new family of statistics based on Burbea-Rao divergence for testing goodness-of-fit. Under the simple and composite null hypotheses the asymptotic distribution of these tests is shown to be chi-squared. For composite hypothesis, the unspecified parameters are estimated by maximum likelihood as well as minimum Burbea-Rao divergence.
机译:本文研究了基于Burbea-Rao散度的新统计系列,以检验拟合优度。在简单和复合零假设下,这些检验的渐近分布显示为卡方。对于复合假设,通过最大似然以及最小Burbea-Rao散度来估计未指定的参数。

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