解决Kuiper统计量的临界值和上尾分位数的定点算法
摘要：Kuiper's统计量是适用于拟合优度检验中理想分布和经验分布之间差异的良好指标。然而，由于解决非线性方程和合理近似无限级数的困难，求解Kuiper统计量的临界值和上限尾部分位数（即Kuiper对）是一个具有挑战性的问题。Kuiper的开创性工作仅提供了关键思想和从上限尾部概率α和样本容量n创建的少量数值表，这限制了它在各个领域中的传播和可能应用，因为参数α和n有无限的配置。本研究的贡献体现在两个方面：首先，使用二阶近似求解临界值的累积分布的无限级数，以实现更高的精确度；其次，提出了求解Kuiper对的原则和不动点算法，并给出了详细说明。通过与Kuiper提供的表进行比较，验证和验证了所提出的算法。所提出的方法和算法具有启发性，并值得向大学生、计算机程序员、工程师、实验心理学家等介绍。
作者：Xiao Chen, Hong-Yan Zhang, Rui-Jia Lin, Zhi-Qiang Feng and Yu Zhou
论文ID：2308.09463
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2023-08-28