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模型检验是保证模型可信度的重要手段,根据模型输出的不同,应选用不同的检验方法。模型检验中,通常很难事先预知模型输出的分布情况,而符号检验法适用于总体分布情况未知时的假设检验问题,因此适用于模型检验问题。典型的符号检验法虽然简便、直观,但精度较差,忽略了原始数据中的许多信息。修正的符号检验法将模型检验问题分成了若干子假设问题,并通过对样本数据大小比较、以幅值作为统计量的修正,使之可以处理动态参数的检验问题,较充分地利用了原始数据中的信息,提高了检验精度。算例也表明该方法是适用的。