Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Remarks on Quantiles of Statistical Distributions of Multivariate Normality Tests Based on Moments

Tytuł:
Remarks on Quantiles of Statistical Distributions of Multivariate Normality Tests Based on Moments
Uwagi o kwantylach rozkładu statystyk testów wielowymiarowej normalności opartych na momentach
Autorzy:
Domański, Czesław
Wojek, Izabela
Współwytwórcy:
Chair of Statistical Methods, University of Łódź
Data publikacji:
2015-03-07T15:39:31Z
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantiles
empirical
theoretical
significance level
power of the test
skewness and kurtosis
Dostawca treści:
CEJSH
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W literaturze przedmiotu możemy spotkać wiele testów wielowymiarowej normalności i zasad konstrukcji statystyk testowych. Powstają więc pytania, które z nich są najlepsze w sensie mocy. W artykule tym przedstawione zostaną miary skośności i spłaszczenia dla rozkładów wielowymiarowych opracowane przez Mardię (1970). Celem artykułu jest weryfikacja mocy testów przy istniejących rozkładach statystyk na podstawie eksperymentu symulującego metodę Monte Carlo dla n = 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120; p = 2, 3, 4, 5. Dla testów, które nie utrzymują wymaganego rozmiaru zaproponowane zostaną kwantyle empiryczne, uzyskane metodą Monte Carlo.

In the literature of the subject we can find a number of tests of the multivariate normality and rules for construction of their test statistics. A question arises here „Which test is the best in the sense of power?”. The paper presents two categories of test statistics based on multivariate skewness and kurtosis coefficients worked out by Mardia and by Jarque and Bera, and six tests of multivariate normality based on these measures. The aim of the paper is to verify the power of the tests at existing statistical distributions by applying the simulation-based Monte Carlo method for n = 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120; p = 2, 3, 4, 5. For tests which do not hold the required size we propose empirical quantiles, also obtained by Monte Carlo method.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies