Критерий согласия Кёйпера

Критерий согласия Кёйпера (также Купера) является развитием критерия согласия Колмогорова и был предложен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону, то есть для проверки гипотез вида $H_{0}:F_{n}(x)=F(x,\theta )$ с известным вектором параметров теоретического закона.

В критерии Кёйпера используется статистика вида: $V_{n}=D_{n}^{+}+D_{n}^{-}$ , где

$D_{n}^{+}=\max {\left({\frac {i}{n}}-F(x_{i},\theta )\right)}$ ,   $D_{n}^{-}=\max {\left(F(x_{i},\theta )-{\frac {i-1}{n}}\right)}$ , $i={\bar {1,n}}$ ,  

$n$ — объём выборки, $x_{1},x_{2},...,x_{n}$ — упорядоченные по возрастанию элементы выборки.

При справедливости простой проверяемой гипотезы статистика ${\sqrt {n}}V_{n}$ в пределе подчиняется распределению:

$G(v)=1-\sum _{m=1}^{\infty }2(4m^{2}v^{2}-1)e^{-2m^{2}v^{2}}$ .

Чтобы уменьшить зависимость распределения статистики от объёма выборки, можно использовать в критерии модификацию статистики вида

$V=V_{n}\left({\sqrt {n}}+0,155+0,24/{\sqrt {n}}\right)$ ,

или модификацию статистики вида

$V_{n}^{mod}={\sqrt {n}}\left(D_{n}^{+}+D_{n}^{-}\right)+1/(3{\sqrt {n}})$ .

В первом случае отличием распределения статистики от предельного закона можно пренебречь при $n>20$ , во втором — при $n>30$ .

При проверке простых гипотез критерий является свободным от распределения, то есть не зависит от вида закона, с которым проверяется согласие.

Проверяемая гипотеза отклоняется при больших значениях статистики.

Проверка сложных гипотез

При проверке сложных гипотез вида $H_{0}:F_{n}(x)\in \left\{F(x,\theta ),\theta \in \Theta \right\}$ , где оценка ${\hat {\theta }}$ скалярного или векторного параметра распределения $F(x,\theta )$ вычисляется по той же самой выборке, критерий согласия Кёйпера (как и все непараметрические критерии согласия) теряет свойство свободы от распределения.

При проверке сложных гипотез распределения статистик непараметрических критериев согласия зависят от ряда факторов: от вида наблюдаемого закона $F(x,\theta )$ , соответствующего справедливой проверяемой гипотезе $H_{0}$; от типа оцениваемого параметра и числа оцениваемых параметров; в некоторых случаях от конкретного значения параметра (например, в случае семейств гамма- и бета-распределений); от метода оценивания параметров. Различия в предельных распределениях той же самой статистики при проверке простых и сложных гипотез настолько существенны, что пренебрегать этим ни в коем случае нельзя.

См. также

• Критерий согласия Колмогорова
• Критерий Крамера — Мизеса — Смирнова
• Критерий Андерсона-Дарлинга
• Критерий согласия Пирсона
• Критерий согласия Ватсона