拟合优度问题是统计学的一个的基本问题，对于拟合优度的假设检验是建立统计模型的一种重要手段，拟合优度检验是检验给定分布或分布族对观测数据的拟合程度。如何构造一个合适的统计量，使检验在控制第一类错误的情况下，尽量减少犯第二类错误的概率，也就是要得到较大的检验功效就成为了一个重要的问题。拟合优度检验根据是否含未知参数可以分为简单假设检验和复合假设检验，当分布完全已知，不含未知参数，即为简单假设时，直接进行拟合优度检验，当分布不是完全已知时，含有未知参数，即为复合假设时，需要先估计其中的未知参数，再进行拟合优度检验。　　 本文将用EDF型统计量ZA，ZC，ZK，A2，W2，KS对尺度参数与位置参数未知的Cauchy分布进行拟合优度检验。先估计出Cauchy分布的未知参数，再用蒙特卡洛方法模拟出统计量ZA，ZC，ZK的分位表，并用统计量ZA，ZC，ZK，A2，W2，KS来检验含未知参数的Cauchy分布，然后对这些统计量进行检验功效的比较。