Chi-squared Goodness-of-fit Tests for Censored Data (eBook)
158 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-119-42763-6 (ISBN)
This book covers recent innovations in the field as well as important results previously only published in Russian. Chi-squared tests are compared with other goodness-of-fit tests (such as the Cramer-von Mises-Smirnov, Anderson-Darling and Zhang tests) in terms of power when testing close competing hypotheses.
Mikhail S. Nikulin, University Victor Segalen, France.
Introduction ix
Chapter 1. Chi-squared Goodness-of-fit Tests for Complete Data 1
1.1. Classical Pearson's chi-squared test 1
1.2. Joint distribution of Xn(theta*n)and square root of n(theta*n.theta) 3
1.3. Parameter estimation based on complete data Lemma of Chernoff and Lehmann 5
1.4. Parameter estimation based on grouped data. Theorem of Fisher 10
1.5. Nikulin-Rao-Robson chi-squared test 12
1.6. Other modifications 18
1.7. The choice of grouping intervals 20
Chapter 2. Chi-squared Test for Censored Data 31
2.1. Generalized Pearson-Fisher chi-squared test 32
2.2. Maximum likelihood estimators for censored data 34
2.3. Nikulin-Rao-Robson chi-squared test for censored data 38
2.4. The choice of grouping intervals 45
2.4.1. Equifrequent grouping (EFG) 45
2.4.2. Intervals with equal expected numbers of failures (EENFG) 46
2.4.3. Optimal grouping (OptG) 48
2.5. Chi-squared tests for specific families of distributions 51
2.5.1. Exponential distribution 51
2.5.2. Weibull distribution 55
2.5.3. Lognormal distribution 60
2.5.4. Loglogistic distribution 63
2.5.5. Gompertz distribution 67
Chapter 3. Comparison of the Chi-squared Goodness-of-fit Test with Other Tests 71
3.1. Tests based on the difference between non-parametric and parametric estimators 71
3.2. Comparison of goodness-of-fit tests for complete data 76
3.3. Comparison of goodness-of-fit tests for censored data 79
3.3.1. Lognormal-generalized Weibull pair of competing hypotheses 80
3.3.2. Exponential-Weibull pair of competing hypotheses 82
3.3.3. Weibull-generalized Weibull pairs of competing hypotheses 84
Chapter 4. Chi-squared Goodness-of-fit Tests for Regression Models 87
4.1. Data and the idea of chi-squared test construction 89
4.2. Asymptotic distribution of the random vector Z 91
4.3. Test statistic 96
4.4. Choice of random grouping intervals 97
4.4.1. Test for the exponential AFT model 99
4.4.2. Tests for the scale-shape AFT models with constant covariates 101
4.4.3. Test for the Weibull AFT model with step-stresses 108
Appendices 111
Appendix 1 113
Appendix 2 125
Bibliography 131
Index 141
Erscheint lt. Verlag | 29.6.2017 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
Schlagworte | Applied Mathematics in Science • Mathematics • Mathematik • Mathematik in den Naturwissenschaften |
ISBN-10 | 1-119-42763-0 / 1119427630 |
ISBN-13 | 978-1-119-42763-6 / 9781119427636 |
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Größe: 11,6 MB
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