<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Research of Iran</title>
<title_fa>مجله‌ی پژوهش‌های آماری ایران</title_fa>
<short_title>JSRI</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jsri.srtc.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2538-5771</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2538-5763</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii>8</journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.52547/jsri</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>14</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>8888</journal_id_nlai>
<journal_id_science>13</journal_id_science>
<language>en</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1395</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2016</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>13</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>آزمون توزیع لاپلاس چوله به‌کمک روش درستنمایی تجربی مبتنی بر چگالی</title_fa>
	<title>Testing Skew-Laplace Distribution Using Density-based Empirical Likelihood Approach</title>
	<subject_fa>عمومى</subject_fa>
	<subject>General</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p dir=&quot;RTL&quot;&gt;&lt;strong&gt;چکیده:&lt;/strong&gt; در این مقاله ابتدا توزیع لاپلاس چوله و ویژگی&#8204;هایش را مورد بررسی قرار می&#8204;دهیم. سپس یک آزمون نیکویی برازش طبق روش نسبت درستنمایی تجربی چگالی&#8204;مبنا برای این توزیع معرفی می&#8204;کنیم. سازگاری مجانبی آزمون به&#8204;دست آمده را اثبات می&#8204;کنیم. به&#8204;کمک شبیه&#8204;سازی مونت کارلویی مقادیر بحرانی و خطای نوع اول آزمون محاسبه شده&#8204;اند. به&#8204;علاوه آزمون&#8204;های تابع توزیع تجربی را برای این توزیع لاپلاس چوله به&#8204;کار گرفته&#8204;ایم تا نشان دهیم که این آزمون&#8204;ها خطای نوع اول قابل قبولی در مقایسه با آزمون پیش&#8204;نهادی ندارند. نتایج نشان می&#8204;دهد که آزمون پیش&#8204;نهادشده خطای نوع اول بسیار خوبی دارد که به مقادیر پارامترهای مجهول وابسته نیست. نتایج شبیه&#8204;سازی برای بررسی توان آزمون پیش&#8204;نهادی ارایه شده و کاربردپذیری آزمون پیش&#8204;نهادی در عمل به&#8204;کمک مثال&#8204;هایی از داده&#8204;های واقعی نشان داده شده است.&lt;/p&gt;

&lt;p dir=&quot;RTL&quot;&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p align=&quot;left&quot;&gt;&lt;strong&gt;Abstract:&lt;/strong&gt; In this paper, we first describe the skew-Laplace distribution and its properties. We then introduce a goodness of fit test for this distribution according to the density-based empirical likelihood ratio concept. Asymptotic consistency of the proposed test is demonstrated.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;The critical values and Type I error of the test are obtained by Monte Carlo simulations.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Moreover, the empirical distribution function (EDF) tests are considered for the skew-Laplace distribution to show they do not have acceptable Type I error in comparison with the proposed test. Results show that the proposed test has an excellent Type I error which does not depend on the unknown parameters.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;The results obtained from simulation studies designed to investigate the power of the test are presented, too. The applicability of the proposed test in practice is demonstrated by real data examples.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
</abstract>
	<keyword_fa>درستنمایی تجربی چگالی‌مبنا, نسبت درستنمایی, توزیع لاپلاس چوله, آزمون‌های نیکویی برازش, خطای نوع اول.</keyword_fa>
	<keyword>Density-based empirical likelihood, likelihood ratio, skew-Laplace distribution, goodness of fit tests, Type I error.</keyword>
	<start_page>1</start_page>
	<end_page>24</end_page>
	<web_url>http://jsri.srtc.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-162&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>M. </first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Safavinejad</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>مرضیه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>صفوی‌نژاد</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>m_safavinejad1368@yahoo.com</email>
	<code>1003194753284600867</code>
	<orcid>1003194753284600867</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>S. </first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Jomhoori</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سارا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>جمهوری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>sjomhoori@birjand.ac.ir</email>
	<code>1003194753284600868</code>
	<orcid>1003194753284600868</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>H. </first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Alizadeh Noughabi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>هادی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>علیزاده نوقابی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>alizadehhadi@birjand.ac.ir</email>
	<code>1003194753284600869</code>
	<orcid>1003194753284600869</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
