188宝金博页面版

  • 图案背景
  • 纯色背景
视图
标记
批注
批注本地保存成功，开通会员云端永久保存 去开通
wuyuanqing..

上传于：2015-12-15

粉丝量：91

专业技术人员，学习经历丰富，经历各种考试历练。


  • 相关
  • 目录
  • 笔记
  • 书签

188宝金博页面版:更多相关文档

  • 正态性检验的几种常用的方法

    星级： 6 页

  • 正态性检验的几种常用的方法

    星级： 11 页

  • 正态性检验的几种常用的方法

    星级： 6 页

  • 正态性检验的几种方法

    星级： 9 页

  • 正态性检验方法的比较

    星级： 5 页

  • 【精品】正态性检验方法的比较

    星级： 8 页

  • 正态性检验方法比较.

    星级： 8 页

  • 正态性检验方法比较

    星级： 5 页

  • 从小麦数量性状的表型值分布看正态性检验的必要性_几种正态性检验方法的比较

    星级： 6 页

  • 从小麦数量性状的表型值分布看正态性检验的必要性_几种正态性检验方法的比较（精品）

    星级： 6 页

  • 从小麦数量性状的表型值分布看正态性检验的必要性_几种正态性检验方法的比较

    星级： 6 页

  • 【精品】从小麦数量性状的表型值分布看正态性检验的必要性_几种正态性检验方法的比较

    星级： 6 页

  • 基于MonteCarlo随机模拟的几种正态性检验方法的比较

    星级： 11 页

  • 基于Monte Carlo随机模拟的几种正态性检验方法的比较

    星级： 14 页

  • 基于MonteCado随机模拟的几种正态性检验方法的比较

    星级： 4 页

暂无目录

点击鼠标右键菜单,创建目录

    暂无笔记

    选择文本，点击鼠标右键菜单，添加笔记

    暂无书签

    在左侧文档中，点击鼠标右键，添加书签

    188宝金博页面版: 正态性检验的几种方法比较

    下载积分： 500

    内容提示： 统计与决策２０1 5年第14期·总第434期方 法 应 用正态性检验的几种方法比较杨 斌（昆明理工大学 城市学院，昆明 650051）摘 要：文章概述了 Anderson-Darling test(ad 检验)、Pearson chi-square test(pearson 检验)以及 Kolmogo?rov-Smirnov(Lillie检验)的统计原理，并用随机模拟的方法比较了ad检验、lillie检验、pearson检验、Shapiro-Fran?cia test(sf检验)、Cramer-von Mises test(cvm检验)这5种方法的优劣，且对ad检验给出了具体检验的统计方法及结果。关键词：正态性；检验方法；随机模拟；箱线图；检验错误率中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2015）14-0072...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：1000 | 上传日期：2015-12-15 22:17:26 | 文档星级：
    统计与决策２０1 5年第14期·总第434期方 法 应 用正态性检验的几种方法比较杨 斌（昆明理工大学 城市学院，昆明 650051）摘 要：文章概述了 Anderson-Darling test(ad 检验)、Pearson chi-square test(pearson 检验)以及 Kolmogo?rov-Smirnov(Lillie检验)的统计原理，并用随机模拟的方法比较了ad检验、lillie检验、pearson检验、Shapiro-Fran?cia test(sf检验)、Cramer-von Mises test(cvm检验)这5种方法的优劣，且对ad检验给出了具体检验的统计方法及结果。关键词：正态性；检验方法；随机模拟；箱线图；检验错误率中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2015）14-0072-03作者简介：杨 斌（1979-），男，贵州安顺人，硕士，讲师，研究方向：应用统计。0 引言正态分布是许多检验的基。谑导适褂猛臣品治鍪, 人们总是乐于正态假定,但该假定是否成立,牵涉到正态性检验。比如 χ 2 检验、 F 检验以及 t 检验等在总体不是正态分布时是没有任何意义的，因此，对一个总体是否来自正态总体的检验至关重要。另外，方差分析、回归分析等统计分析中也都首先验证待分析的数据是否服从正态分布，检验样本的正态性一直以来都是统计学里比较重要的问题，检验方法的多样性使得这个问题始终保持着活力。历史上不仅有 D'Agostino, Kolmogorov-Smirnov(Lillie检验), Shapiro-Wilk, Ryan-Joiner等一系列的检验方法, 还有 Anderson-Darling test(ad 检验), Cramer-von Misestest(cvm检验), Pearson chi-square test(pearson检验), Shap-iro-Francia test(sf检验)等这些都是检验样本正态性的方法 [1] 。但对这几种不同的检验方法，有些检验法针对小样本,有些针对大样本,有些则对于任何大小的样本量都可以用,但可能效果不太好, 这些不同的检验方法随着样本的变化有何不同？检验的错误率大小如何？检验的结果是否合理，这些问题都需要进一步分析和解决。本文概述了Anderson-Darling test(ad 检 验)、Pearson chi-square test(pearson检验)以及 Kolmogorov-Smirnov(Lillie检验)的统计原理，通过随机模拟实现了这几种不同检验方法的结果，并针对ad检验给出了具体检验的统计方法，着重比较了ad检验、cvm检验、lillie检验、pearson检验、sf检验这五种方法的优劣。分析了来自不同总体的样本数据，并做了结论分析，为更好的做正态性检验提供了更加准确的方法参考。1 检验的统计原理1.1 ad检验原理已知样本为 X 1 X 2 X n ，做如下检验：H 0 :X i N(01)«H 1 :X i 不服从N(01) (i=12n)z i =Φ(x i -mean(x)sd(x)) ，其中 Φ(x) 表示标准正态分布函数 ： Φ(x)= -¥x12πe- t22 dt， mean(x) 表 示 样 本 的 均 值 ：mean(x)=1n åi=1nX i ， sd(x) 表示样本标准差： sd(x)=1n-1åi=1n(X i -mean(x)) 2A 2 =- 1n åi=1n(2i-1)[lnz i +ln(1-z i+1-i )]-n可以知道 [2] A 2 =n -¥+¥ [F n (x)-F 0 (x)F 0 (x)(1-F 0 (x)) dF 0 (x),这里 F n 是经验分布函数， F 0 是零假设下样本服从的分布（在本文中F 0 为标准正态分布）。在文献 [3] 中提到了 A 2 的特征函数为： p(t)=-2πitcos( π21+8it)，由逆转公式及傅里叶变换：f(x)=F ′ (x)=12π -¥+¥ e -itxp(t)dt ，可以得到 A 2 的分布函数，从而可以进行正态性检验（ F 0 为正态分布时）。1.2 lillie检验原理该检验是对Kolmogorov-Smirnov检验的修正，故先介绍 Kolmogorov-Smirnov 检验，Kolmogorov-Smirnov 检验是基于经验分布函数（ECDF）的检验。其检验方法是以样本数据的累积频数分布与理论正态分布比较，若两者间的差距很。蛲贫细醚救∽阅痴植甲。 F 0 ( ) x 表示分布的分布函数， F n ( ) x 表示一组随机样本的累计概率函数。 F n ( ) x ={ } x i £xn， (i=12n) ，设 D 为 F 0 ( ) x 与F n ( ) x 差距的最大值，定义如下式: D=max|F n ( ) x -F 0 ( ) x | ，DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2015.14.01972网络出版时间：2015-08-04 14:02:33网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1009.C.20150804.1402.019.html

    阅读了该文档的用户还阅读了这些文档

    188宝金博页面版:关于我们

    188宝金博页面版:帮助中心

    188宝金博页面版:关注我们

    • 新浪微博

    关注188宝金博页面版公众号

    188宝金博页面版
    阅读
    APP
    阅读
    返回
    顶部
    188宝金博页面版官网登录在线平台入口（2026已更新）—江苏协昌电子科技股份有限公司