《表4 六种分布模型的Anderson-Darling(A-D）检验表》

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《基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险：以陕西长武为例一》

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在计量经济学中，判断一组数据是否来自于某一分布的常用方法是拟合优度检验，通常采用Anderson Darling(A-D）检验，A-D检验的灵敏度、精确度和可信度都较高，A-D值越小，表明拟合效果越好[48]。表4给出了长武1990-2019年玉米水分关键期干旱指数六种分布模型对应的A-D值。统计检验较直观判断能精确比较出优劣水平，由表可见，Log-logistic分布模型对应的A-D值最小，为0.20，是玉米水分关键期干旱指数最优分布模型，次优为Lognormal模型，最差则为Beta。