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Testing goodness-of-fit for Laplace distribution based on maximum entropy

机译：基于最大熵测试拉普拉斯分布的拟合优度

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This article presents the goodness-of-fit tests for the Laplace distribution based on its maximum entropy characterization result. The critical values of the test statistics estimated by Monte Carlo simulations are tabulated for various window and sample sizes. The test statistics use an entropy estimator depending on the window size; so, the choice of the optimal window size is an important problem. The window sizes for yielding the maximum power of the tests are given for selected sample sizes. Power studies are performed to compare the proposed tests with goodness-of-fit tests based on the empirical distribution function. Simulation results report that entropy-based tests have consistently higher power than EDF tests against almost all alternatives considered.
机译：本文基于最大熵表征结果，介绍了拉普拉斯分布的拟合优度检验。通过蒙特卡洛模拟估算的测试统计数据的临界值被制成表格，用于各种窗口和样本大小。测试统计信息根据窗口大小使用熵估计器；因此，最佳窗口尺寸的选择是一个重要的问题。对于选定的样本大小，给出了产生最大测试能力的窗口大小。进行了功率研究，以将建议的测试与基于经验分布函数的拟合优度测试进行比较。仿真结果表明，在几乎所有考虑的替代方案中，基于熵的测试都具有比EDF测试更高的性能。

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