У меня есть нелинейная модель , где Φ - cdf стандартного нормального распределения, а f - нелинейная (см. Ниже). Я хочу проверить пригодность этой модели с параметром a к моим данным ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n ), После того , как оценка максимального правдоподобия б найти . Какой будет подходящий тест? Я хотел бы использовать этот тест, чтобы обозначить плохое соответствие как плохое и определить, следует ли собирать больше данных.
Я рассмотрел использование отклонения, которое сравнивает эту модель с насыщенной моделью, с соответствующей проверкой правильности подгонки с использованием распределения . Это было бы уместно? Большая часть того, что я читал об отклонениях, применима к GLM, а это не то, что я имею. Если тест на отклонение подходит, какие допущения необходимо придерживаться, чтобы сделать тест действительным?
Обновление: дляx>1,a>0,если это помогает.