Selected issues on robust testing for normality

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F13%3A00205540" target="_blank" >RIV/62156489:43110/13:00205540 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4825595" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/1.4825595</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4825595" target="_blank" >10.1063/1.4825595</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Selected issues on robust testing for normality

Popis výsledku v původním jazyce

Normal distribution is mostly used distribution in statistics, dating back to the Karl F. Gauss. It is used in many branches of statistics, however, testing for normality is not well understood. Which deviations from theoretical normality are still acceptable for a given statistical procedure? This contribution aims towards better understanding of such problems. In particular, we study how much effects the violation of ANOVA prerequisities the underlying inference. It is clear, that one should develop aproper robustness in a given setup, under which the statistical analysis is still reliable. We also study the Influence of outliers in dataset, in particular with focus on the tradeoff between power and robustness.

Název v anglickém jazyce

Selected issues on robust testing for normality

Popis výsledku anglicky

Normal distribution is mostly used distribution in statistics, dating back to the Karl F. Gauss. It is used in many branches of statistics, however, testing for normality is not well understood. Which deviations from theoretical normality are still acceptable for a given statistical procedure? This contribution aims towards better understanding of such problems. In particular, we study how much effects the violation of ANOVA prerequisities the underlying inference. It is clear, that one should develop aproper robustness in a given setup, under which the statistical analysis is still reliable. We also study the Influence of outliers in dataset, in particular with focus on the tradeoff between power and robustness.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

11th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2013: ICNAAM 2013, AIP Conference Proceedings

ISBN

978-0-7354-1184-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

724-727

Název nakladatele

American Institute of Physics

Místo vydání

Melville, New York

Místo konání akce

Rhodes, Greece

Datum konání akce

21. 9. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—