@techreport{oai:jaxa.repo.nii.ac.jp:00040319,
 author = {Liao, Min and 下河, 利行 and Liao, Min and Shimokawa, Toshiyuki},
 month = {Feb},
 note = {本研究の目的は、確率紙上で3種類のプロット法と最小2乗法の組み合わせおよび最尤法を用いて母数を推定する場合を対象とし、タイプ1極値分布と2母数ワイプル分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ、クレマー・フォンミーゼス、およびアンダーソン・ダーリングの適合度検定統計量の検出力を調べることである。モンテカルロ・シミュレーションにより、標本の大きさ5、10、25、40の各々に対して10,000組ずつを発生させ、検出力の結果を与えた。検出力を比較するためには、4種類の代表的統計分布モデルを選択した。計算した検出力を比較することにより、対称ランクと最小2乗法の組合せによるアンダーソン・ダーリングの適合度検定統計量を、適合度検定として最も検出力が高いと判定し実用に推奨した。, The objective of this study was to investigate the power of the Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, and Anderson-Darling statistics for goodness-of-fit tests for the Type-1 extreme-value and two-parameter Weibull distributions, when the population parameters were estimated by the combination of three kinds of graphical plotting techniques and the least-squares method and maximum likelihood estimators. Monte Carlo simulation provided the power results using 10,000 repetitions for each sample size of 5, 10, 25, and 40. Four representative statistical distribution models were selected for alternative distributions in order to conduct the power comparison. The power comparisons indicated that the Anderson-Darling statistic coupled with the symmetrical ranks and the least-squares method is the most powerful statistic for goodness-of-fit tests, and is recommended for practical use., 資料番号: AA0001679000, レポート番号: NAL TR-1372T},
 title = {Goodness-of-fit tests for the type-1 extreme-value and two-parameter Weibull distributions with unknown parameters estimated by graphical plotting techniques. Part 2: Power study},
 year = {1999}
}