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Parametric bootstrap goodness-of-fit testing for Wehrly-Johnson bivariate circular distributions

机译：Wehrly-Johnson双变量圆分布的参数自举拟合优度检验

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The Wehrly-Johnson family of bivariate circular distributions is by far the most general one currently available for modelling data on the torus. It allows complete freedom in the specification of the marginal circular densities as well as the binding circular density which regulates any dependence that might exist between them. We propose a parametric bootstrap approach for testing the goodness-of-fit of Wehrly-Johnson distributions when the forms of their marginal and binding densities are assumed known. The approach admits the use of any test for toroidal uniformity, and we consider versions of it incorporating three such tests. Simulation is used to illustrate the operating characteristics of the approach when the underlying distribution is assumed to be bivariate wrapped Cauchy. An analysis of wind direction data recorded at a Texan weather station illustrates the use of the proposed goodness-of-fit testing procedure.
机译：迄今为止，Wehrly-Johnson二元圆形分布家族是目前最通用的环面模型数据。它允许完全自由地指定边际圆密度以及约束圆密度的规范，从而调节了它们之间可能存在的任何依赖性。当假设边缘密度和结合密度的形式已知时，我们提出了一种参数自举方法来测试Wehrly-Johnson分布的拟合优度。该方法允许使用任何用于环形均匀性的测试，并且我们考虑结合了三个此类测试的版本。当基础分布被假定为双变量包装的柯西时，使用仿真来说明该方法的操作特性。对德克萨斯州气象站记录的风向数据的分析说明了拟议的拟合优度测试程序的使用。

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