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Goodness-of-fit test based on correcting moments of modified entropy estimator

机译：基于修正熵估计量校正矩的拟合优度检验

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In this paper, we first propose a new estimator of entropy for continuous random variables. Our estimator is obtained by correcting the coefficients of Vasicek's [A test for normality based on sample entropy, J. R. Statist. Soc. Ser. B 38 (1976), pp. 54-59] entropy estimator. We prove the consistency of our estimator. Monte Carlo studies show that our estimator is better than the entropy estimators proposed by Vasicek, Ebrahimi et al. [Two measures of sample entropy, Stat. Probab. Lett. 20 (1994), pp. 225-234] and Correa [A new estimator of entropy, Commun. Stat. Theory Methods 24 (1995), pp. 2439-2449] in terms of root mean square error. We then derive the non-parametric distribution function corresponding to our proposed entropy estimator as a piece-wise uniform distribution. We also introduce goodness-of-fit tests for testing exponentiality and normality based on the said distribution and compare its performance with their leading competitors.
机译：在本文中，我们首先为连续随机变量提出了一种新的熵估计。我们的估算器是通过修正Vasicek的系数[基于样本熵的正态性检验，J。R. Statist。 Soc。老师[B 38（1976），pp。54-59]熵估计器。我们证明了估计量的一致性。蒙特卡洛研究表明，我们的估计量比Vasicek，Ebrahimi等人提出的熵估计量更好。 [样本熵的两种度量，Stat。 Probab。来吧20（1994），第225-234页]和Correa [熵的新估计，Commun。统计理论方法24（1995），第2439-2449页]。然后，我们将与我们提出的熵估计量相对应的非参数分布函数推导为分段均匀分布。我们还根据上述分布引入拟合优度测试，以测试指数和正态性，并将其性能与其领先竞争对手进行比较。

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