基于刀切经验似然比检验的概率加权矩法在log-对称分布拟合优度检验中的应用研究

研究人员针对高偏态数据的建模需求，创新性地将刀切经验似然比检验(JEL)与概率加权矩相结合，开发了log-对称分布的新型拟合优度检验方法。该研究不仅推导了检验统计量在原假设和备择假设下的渐近分布，还通过蒙特卡洛模拟验证了JEL检验的优越性能，为金融、生物统计等领域的偏态数据分析提供了有力工具。

　　在应对高偏态(skewness)数据建模挑战时，log-对称分布(log-symmetric distributions)展现出独特优势。这项研究巧妙运用概率加权矩(probability weighted moments)特征，构建了全新的拟合优度(goodness-of-fit)检验框架。

通过严谨的理论推导，成功获取了检验统计量在原假设(null hypothesis)和备择假设(alternative hypothesis)下的渐近分布(asymptotic distributions)。鉴于传统正态基检验(normal-based test)的实施困难，创新性地引入刀切经验似然比(jackknife empirical likelihood, JEL)检验方法。

研究团队采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对JEL检验性能进行全面评估，结果显示该方法具有优越的检测效能。多个实际数据集的实证分析进一步验证了该方法的实用价值，为金融风险评估、生物医学数据分析等需要处理极端偏态数据的领域提供了新的解决方案。