Tests basés sur la fonction de répartition empirique
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Date
2022
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Publisher
Faculté des Sciences
Abstract
Les tests d’ajustement couramment utilisés sont basés sur les fonctions de répartitions empiriques
où les distances entre les distributions hypothétiques empiriques et théoriques sont comparées aux
valeurs critiques. le but de ce travail est de fournir pour différentes tailles d’échantillons, des tableaux
de valeurs critiques d’ajustement du test Kolmogorov-Smirnov Dn, test de Cramer-Von Mises W2,
test d’Anderson-Darling A2, test de Watson U2 et test de Liao et Shimokawa Ln pour le modéle de
Rayleigh généralisé qui est important en statistique et en recherche opérationnelle, il est appliqué
dans plusieurs domaines tels que la santé, l’agriculture, la biologie et d’autre sciences. La puissance
des ces tests est étudiée à l’aide de certaines alternatives telles que l’exponentielle, Weibull, Weibull
inverse, Weibull exponentielle et les distributions exponentielles-exponentielles EE. Tous les calculs
sont effectués à l’aide du logiciel R et la méthode de Monte Carlo.