Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Normality test" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 17
Tytuł:
Uwagi o mocy testu wielowymiarowej normalności Shapiro-Wilka
Remarks on the Shapiro-Wilk Multidimensional Normality Test
Autorzy:
Domański, Czesław
Wagner, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904642.pdf
Data publikacji:
1992
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Opis:
In the view of the preformed examinations one can conclude that the Shaplro-Wilk one dimensional normality test is the most powerful one as against broad class of alternative distributions. The article presents the Shapiro-Wilk generalized test of multidimensional normality and its power for n ≤50, p = 3.5, 8 and four distributions: exponential, t-Student ’ s, uniform on simplex and uniform on sphere.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1992, 117
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The verification of the multivariate normal distribution hypothesis in a one-sample model with the method of elimination of disturbing parameters
Sprawdzenie hipotezy o wielowymiarowym rozkładzie normalnym w modelu jednej próby metodą eliminacji parametrów zakłócających
Autorzy:
Domański, Czesław
Wagner, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904630.pdf
Data publikacji:
1997
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multivariate normality test
randomization method
reduction method
conditional interval probability transformation method
Opis:
In many statistical tasks a necessity of testing multivariate normality arises. In constructing multivariate normality tests there is a necessity of estimating unknown parameters ц and £ from a given sample. The parameters are regarded as disturbing parameters. The paper deals with some methods, by means of which unknown disturbing parameters are eliminated when the multivariate normality tests are applied. In particular, the following methods are stressed: randomization method, reduction methods and conditional interval probability transformation method.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Normality assumption for the log-return of the stock prices
Autorzy:
Mota, Pedro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729892.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
Anderson-Darling
Black-Scholes
Geometric Brownian motion
Kolmogorov-Smirnov
Log-return
Normality test
Shapiro-Wilks
Opis:
The normality of the log-returns for the price of the stocks is one of the most important assumptions in mathematical finance. Usually is assumed that the price dynamics of the stocks are driven by geometric Brownian motion and, in that case, the log-return of the prices are independent and normally distributed. For instance, for the Black-Scholes model and for the Black-Scholes pricing formula [4] this is one of the main assumptions. In this paper we will investigate if this assumption is verified in the real world, that is, for a large number of company stock prices we will test the normality assumption for the log-return of their prices. We will apply the Kolmogorov-Smirnov [10, 5], the Shapiro-Wilks [17, 16] and the Anderson-Darling [1, 2] tests for normality to a wide number of company prices from companies quoted in the Nasdaq composite index.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2012, 32, 1-2; 47-58
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new test for normality and independence
Autorzy:
Ejsmont, Wiktor
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/421350.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
test
normal distribution
characterization problems
Opis:
In this paper, a new test of normality and independence is proposed. This test is designed through a multivariate empirical characteristic by considering a result form [Ejsmont 2016].
Źródło:
Didactics of Mathematics; 2017, 14(18); 27-32
1733-7941
Pojawia się w:
Didactics of Mathematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Two component modified Lilliefors test for normality
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22444332.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
Kolmogorov-Smirnov test
Opis:
Research background: Commonly known and used parametric tests e.g. Student, Behrens? Fisher, Snedecor, Bartlett, Cochran, Hartley tests are applicable when there is an evidence that samples come from the Normal general population. What makes things worse is that testers are not fully aware in what degree of abnormality distorts results of parametric tests listed above and suchlike. So, it is no exaggeration to say that testing for normality (goodness-of-fit testing, GoFT) is a gate to proper parametric statistical reasoning. It seems that the gate opens too easily. In other words, most popular goodness-of-fit tests are weaker than statisticians want them to be. Purpose of the article: The main purpose of this paper is to put forward the GoFT that is, in particular circumstances, more powerful than GoFTs used until now. The other goals are to define a similarity measure between an alternative distribution and the normal one and to calculate the power of normality tests for a big set of alternatives. And, of course, to interest statisticians in using the GoFTs in their practice. Method: There are two ways to make GoFT more powerful: extensive and intensive one. The extensive method consists in drawing large samples. The intensive method consists in extracting more information from mall samples. In order to make the test method intensive, the test statistics, as distinct from all existing GoFTs, has two components. The first component (denoted by ?) is a classic Kolmogorov / Lilliefors test statistics i.e. the greatest absolute difference between theoretical and empirical cumulative distribution functions. The second component is the order statistics (r) at which the ?_max^((r) ) locate itself. Of course ?_max^((r) ) is the conditional random variable with (r) being the condition. Large scale Monte Carlo simulations provided data sufficient to in-depth study of properties of distributions of ?_max^((r) ) random variable. Findings & value-added: Simulation study shows that the Two Component Modified Lilliefors test for normality is the most powerful for some type of alternatives, especially for the symmetrical, unimodal and bimodal distributions with positive excess kurtosis, for symmetrical and unimodal distributions with negative excess kurtosis and small sample sizes. Due to the values of skewness and excess kurtosis, and the defined similarity measure between the ND and an alternative, alternative distributions are close to the normal distribution. Numerous examples of real data show the usefulness of the proposed GoFT.
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2021, 16, 2; 429-455
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the power of the chi-square test for multidimensional normality
Autorzy:
Kończak, Grzegorz
Wywiał, Janusz L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/658847.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Opis:
Ogólnie znany test zgodności chi-kwadrat jest wykorzystany do weryfikacji hipotezy o normalności rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej losowej wielowymiarowej. Najczęściej cele testu konstruuje się w kształcie prostokątów. W artykule rozważono elipsoidy, których wspólny środek ma współrzędne wyznaczone przez oceny z próby wartości średnich zmiennych losowych. Analizę mocy testu przeprowadzono z wykorzystaniem symulacji komputerowej. Porównywano moc testu dla różnych liczebności próby oraz dla różnych od normalnego alterna- tywnych rozkładów prawdopodobieństwa. Przeprowadzono również porównanie z wielowymia- rowym testem Shapiro-Wilka.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2010, 235
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Test of multivariate normality using shape measures of the distribution
Testy wielowymiarowej normalności korzystające z miar kształtu rozkladu
Autorzy:
Wagner, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907012.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multivariate normality
statistical tests
shape measures
Opis:
Karl Pearson, in 1990, proposed two numerical characteristics of the distribution of random variables i.e. asymmetry (skewness) and kurtosis (flatness). Their sample approximations allow to describe partially the empirical distribution, to find out if it differs from a symmetric distribution and if it is exceedingly flat or high. The measures of shape for distributions with known first four central moments are uniquely defined, in particular, for the univariate normal distribution they are equal to 0 and 3. It allows to compare distributions with known measures of shape with the normal distribution. Such comparisons in univariate case is done by means of standardized tests based on the third and fourth sample central moments. An overview of such tests may be found in the work by D’Agostino and Pearson (1973). The translation of shape measures to multivariate case was done by Mardia (1970). These measures significantly enriched the statistical description of empirical distributions and allowed to introduce many tests of multivariate normality. The distributions of these tests’ statistics using sample multivariate asymmetry and kurtosis are usually derived through central limit theorems. In the work an overview of multivariate normality tests based on the sample measures of asymmetry and kurtosis is given. The statistical properties of these measures are discussed as well as the usefulness of these tests with respect to power and sample size.
Miary kształtu rozkładu jedno- i wielowymiarowych zmiennych losowych znajdują powszechne zastosowanie w konstrukcji testów jedno- i wielowymiarowej normalności. Przy ich konstrukcji korzysta się z pierwszych czterech momentów centralnych wyprowadzanych z odpowiednich statystyk próbkowych przy odpowiednich założeniach stochastycznych. W pracy dokonano przeglądu testów wielowymiarowej normalności opartych na próbkowych miarach asymetrii i kurtozy. Podano różne ich własności statystyczne, uwzględniające wielkości prób oraz postacie przekształcone do jednowymiarowych statystyk próbkowych. Załączone zostały również wyniki badań dotyczące mocy testów.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Simulation study for a test of multivariate normality based on Shapiro-Wilk statistic
Badania symulacyjne testu wielowymiarowej normalności opartego na statystyce Shapiro-Wilka
Autorzy:
Hanusz, Z.
Tarasinska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/9661.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki
Tematy:
simulation
Hui test
Srivastava test
multivariate normality
Shapiro-Wilk statistics
Źródło:
Colloquium Biometricum; 2009, 39
1896-7701
Pojawia się w:
Colloquium Biometricum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The detectability of asymmetric distributions deviating from normality due to small skewness
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/11542197.pdf
Data publikacji:
2023-08-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
normality
goodness-of-fit test
skewness
Opis:
The aim of this article is to test the ability of goodness-of-fit tests (GoFTs) to detect any deviations from normality. A very specific case is considered, namely the deviation from normality consisting in the coincidence of asymmetry and small γ1 skewness. The first step in achieving the aforementioned aim is to compile a set of normality-oriented GoFTs commonly recommended for use, as described in the recently published literature. The second step is to create a family of asymmetric distributions with a non-constant γ1, further referred to as alternatives. The formulas for calculating γ1 are provided for each alternative. To compare the alternatives with the normal distribution, a relevant similarity measure is applied. The third step involves running a Monte Carlo simulation. The study investigates 21 GoFTs and 13 alternatives. The obtained results show that the LFα,β and Hn GoFTs prove most effective in detecting asymmetric distributions that deviate from normality due to small skewness, equal to even 0.05.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2023, 70, 1; 13-53
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Attempt to Assess Multivariate Normality Tests
Próba oceny testów wielowymiarowej normalności
Autorzy:
Domański, Czesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905053.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multivariate normality tests
critical values
Shapiro-Wilk test
Opis:
The assumption of multivariate normality is a basis of the classical multivariate statistical methodology. Consequences of departures from these assumptions have not been investigated well so far. There are many methods of constructing multivariate normality tests. Some of these tests ire broader versions of univariate normality tests. Most of the multivariate normality tests which can be found in literature, can be divided into four categories: Graph based procedures. Generalized goodnes-of-fit tests. Tests based of skewness and kurtosis measures. Procedures based on empirical characteristic function. The present paper is an attempt to assess selected tests from the point of view of their properties as well as possibilities of their applications.
Założenie o wielowymiarowej normalności leży u podstaw klasycznej metodologii statystyki wielowymiarowej. Konsekwencje odstępstw od założenia normalności rozkładów zmiennych losowych nie są jeszcze dostatecznie poznane. Istnieje wiele różnych metod konstrukcji testów wielowymiarowej normalności. Część tych tekstów stanowi rozszerzenie testów jednowymiarowej normalności. Większość prezentowanych w literaturze przedmiotu testów wielowymiarowej normalności można podzielić na cztery kategorie: procedury oparte na wykresach graficznych, uogólnione testy zgodności, testy oparte na miarach skośności i spłaszczenia, procedury oparte na empirycznych funkcjach charakterystycznych. W artykule będzie przedstawiona próba oceny wybranych testów zarówno z punktu widzenia ich własności, jak i możliwości ich stosowania przez badaczy nawet bez gruntownego przygotowania statystycznego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 17

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