Основной член - это D*n=(Dn)*sqrt(n), остальное - поправки. Когда-то считалось, что они ускоряют сходимость, потом от них отказались.
Проблема в том, что для каждого конкретного параметрического семейства распределение основного члена D*n=(Dn)*sqrt(n), в котором вместо параметров использованы их оценки, имеет при росте объема выборки предел, однако этот предел сильно меняется от одного семейства к другому и сильно отличается от случая, когда вместо оценок стоят истинные (теоретические) значения параметров.
Особенно часты ошибки с поверкой нормальности. Примеры приведены в теме "Профессора-невежды готовят себе на смену новых невежд"
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?t=548 .
Цитата:
А если использовать выборочные оценки для концов интервалов, существуют ли статистики критерия Колмогорова для равномерного распределения?
Статистики, конечно, существуют, ибо статистика - это функция от результатов наблюдений. Предельное распределение, наверно, тоже существует, если, например, оценка нижнего конца - это минимум выборки, а оценка верхнего конца - максимум. Но каково это предельное распределение - мне неизвестно.