摘要
一般的拟合优度检验方法只能用于分布完全已知的情况。当分布不是完全已知时，需用一定的方法估计其中的未知参数，此时检验不具备分布独立性，和具体的分布函数有关，而且在同样的显著度下，拟合优度检验的临界值和分布完全已知时有显著差异。本文利用蒙特卡洛方法，对工程中常用的威布尔分布，建立了参数不是完全已知时ＫＳ、ＣｖＭ、ＡＤ三种检验方法的临界值表，为可靠性设计提供数学依据。
The common goodness-of-fit tests require continuous distributions with known parameters. Whenthe parameters are unknown and then must be estimated,the critical values of tests are much different to that whenparameters are completely known for the same significant level. Monte Carlo simulating technique is utilized to create tables of critical values for Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises and Anderson-Darling type tests ofWeibull distribution which commonly used in engineering.
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期28-31,共4页
Journal of Mechanical Strength
基金
航空科学基金
