Goodness-of-fit tests based on sup-functionals of weighted empirical processes

В настоящей работе рассматривается класс тестовых статистик для проверки гипотезы согласия, основанных на $\mathrm{sup}$-нормах взвешенных эмпирических процессов. В качестве весовых функций используется верхний класс функций Эрдёша–Феллера–Колмогорова–Петровского для броуновского моста. На основании результата М. Чёргё, Ш. Чёргё, Хорвата и Мейсона о сходимости по распределению взвешенных эмпирических процессов данного типа выводятся предельные распределения изучаемых статистик при нулевой гипотезе и предлагается алгоритм для табулирования квантилей полученных распределений. В работе также вводится семейство непараметрических доверительных полос для оценивания истинной функции распределения. Полученные результаты, включая новый результат о сходимости по распределению статистики «высокого критицизма» Донохоу и Джина, свидетельствуют о преимуществах предложенного нами типа взвешивания с использованием верхнего класса функций для броуновского моста по сравнению с регулярно меняющимися весовыми функциями, нередко рассматриваемыми в данном контексте. Кроме того, показывается, что в различных задачах проверки гипотезы о наличии разреженной неоднородной смеси распределений, которые описываются с помощью критического радиуса, установленного Ингстером, изучаемые тестовые статистики ведут себя оптимально адаптивно по отношению к параметрам смеси.