一类伪距离用于使用变换后的数据或间距来得出测试统计信息，以测试参数模型的拟合优度。 这些统计数据可以视为基于密度的统计数据，并可以表示为间距的简单函数。 众所周知，当零假设很简单时，统计量遵循渐近正态分布而没有未知参数。 在本文中，我们强调零复合假设的结果：首先可以通过广义间距法（GSP）估计参数，这等效于最小化与所考虑类别的伪距离； 随后，将估计的参数用于替换用于估计的伪距离中的参数； 可以构建复合假设的拟合优度统计数据，并显示出其又具有渐近正态分布而没有未知参数。 由于这些统计数据与差异度量有关，因此可以证明这些测试总体上是一致的。 此外，由于这些统计信息的简单性，并且在拟合模型后不会产生任何额外成本，因此可以将它们视为卡方统计信息的替代统计信息，而卡方统计信息需要使用统计方法基于经验分布（EDF）选择区间和统计信息具有复杂零值分布的原始数据可能取决于所考虑的参数族，也可能取决于真实参数的向量，但EDF检验对于替代假设所指定的某些特定模型的功能可能更强大。

程序说明 MATLAB中程序部分 x=ncx2rnd(6,8,20,1) kafangnc=project(x) 输入以上程序即可得到随机数列的n，v的估计值

用最大似然数法进行参数估计，进行边缘分布拟合

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“CramervonMisesPVal_SimpleH0”函数通过蒙特卡洛模拟估算接受简单零假设的 p 值：“在样本上估计具有特定参数的 CDF”。 “CramervonMisesPVal_SimpleH0”函数基于 Cramer-von Mises gof 测试，当样本的长度对于 Chi2gof 来说太短（比如 < 50）时，它是 ChiSquare gof 测试的一个很好的替代方案。 Cramer-von Mises 检验对整个 X 范围施加相同的权重（与 Anderson-Darling 检验对分布尾部施加更多权重不同）。

线性模型参数的估计理论

它适用于似然函数是显式的情况。

模式识别概率密度估计相关知识

这是我自己编写的估计AR模型参数的M代码，利用的是LD算法，里面有注释，便于理解，值得推荐！

MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成