Articole originale

  • Articol complet
  • Cifre și date
  • Referințe
  • Citații
  • Valori
  • Reimprimări și permisiuni
  • Obțineți acces /doi/full/10.1080/03610911003615816?needAccess=true

În acest articol propunem o îmbunătățire a testului Kolmogorov-Smirnov pentru normalitate. În implementarea curentă a testului Kolmogorov-Smirnov, datele date sunt comparate cu o distribuție normală care utilizează media eșantionului și varianța eșantionului. Vă propunem să selectăm media și varianța distribuției normale care oferă cea mai apropiată potrivire cu datele. Aceasta este ca schimbarea și întinderea distribuției normale de referință, astfel încât să se potrivească cu datele în cel mai bun mod posibil. Un studiu al puterii testului propus indică faptul că testul este capabil să discrimineze între distribuția normală și distribuțiile, cum ar fi uniforme, bimodale, beta, exponențiale și log-normale, care sunt diferite ca formă, dar au o putere relativ mai mică față de elevi, t-distribuție care are o formă similară cu distribuția normală. De asemenea, comparăm performanța (atât în ​​ceea ce privește puterea, cât și sensibilitatea la observațiile periferice) a testului propus cu testele de normalitate existente, cum ar fi Anderson - Darling și Shapiro - Francia.

modificat

Clasificarea subiectului matematicii:

Confirmare

Mulțumim editorului asociat și doi arbitri anonimi, ale căror comentarii și sugestii au îmbunătățit foarte mult prezentarea articolului.