Test normality Shapiro-Wilkova typu za rušivé regrese a rozptylu
Popis výsledku
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
Klíčová slova
Balanced designBLUE of scale parametergoodness-of-fit testleverage pointMLE of scale parameterShapiro-Wilk test of normality
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216224:14310/07:00033226
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Shapiro-Wilk ? type test of normality under nuisance regression and scale
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Shapiro-Wilk ? type test of normality under nuisance regression and scale
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Computational Statistics & Data Analysis
ISSN
0167-9473
e-ISSN
—
Svazek periodika
51
Číslo periodika v rámci svazku
10
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
5184-5191
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
BA - Obecná matematika
Rok uplatnění
2007