Shapiro-Wilk ? type test of normality under nuisance regression and scale
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24510%2F07%3A%400000002" target="_blank" >RIV/46747885:24510/07:@0000002 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/00216224:14310/07:00033226
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Shapiro-Wilk ? type test of normality under nuisance regression and scale
Original language description
An extension of the Shapiro-Wilk test to verify the hypothesis of normality in the presence of nuisance regression and scale has been previously considered. Such a test is typically based on the pair of the maximum likelihood and BLUE estimators of the standard deviation in the linear regression model. It has been shown that the asymptotic null distribution of the test criterion, extended to the regression model, is equivalent to that of the original Shapiro-Wilk test for the location-scale model. A simulation study is performed in order to show that both criteria are close under the normality hypothesis for moderate as well for large data sets. The power of the test against various alternative distributions of the model errors is illustrated. Furthermore, it is shown that the probabilities of errors of both the first and second kinds do not depend on the design matrix or on the parameters of the linear model.
Czech name
Test normality Shapiro-Wilkova typu za rušivé regrese a rozptylu
Czech description
Rozšíření Shapiro-Wilkova testu normality za přítomnosti rušivé regrese a měřítka bylo již uvažováno. Takový test je typicky založen na dvojici maximálně věrohodného a nejlepšího nestranného odhadu směrodatné odchylky v lineárním regresním modelu. Bylo ukázáno, že asymptotické rozdělení testové statistiky za nulové hypotézy je ekvivalentní originálnímu Shapirově-Wilkově testu pro model polohy. Simulační studie byla provedena za účelem prezentace, že hodnoty obou testových statistik jsou si blízké za hypotézy normality pro malé a rozsáhlé data.Síla testu proti různým alternativám rozdělení chybvje ilustrována. Dále, je ukázáno, že pravděpodobnosti chyb prvního a druhého řádu nezávisí na maticic a parametrech lineárního modelu
Classification
Type
J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
BA - General mathematics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Computational Statistics & Data Analysis
ISSN
0167-9473
e-ISSN
—
Volume of the periodical
51
Issue of the periodical within the volume
10
Country of publishing house
NL - THE KINGDOM OF THE NETHERLANDS
Number of pages
8
Pages from-to
5184-5191
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—