Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2009 | 228 |

Article title

Remarks on Quantiles of Statistical Distributions of Multivariate Normality Tests Based on Moments

Content

Title variants

EN
Uwagi o kwantylach rozkładu statystyk testów wielowymiarowej normalności opartych na momentach

Languages of publication

Abstracts

PL
W literaturze przedmiotu możemy spotkać wiele testów wielowymiarowej normalności i zasad konstrukcji statystyk testowych. Powstają więc pytania, które z nich są najlepsze w sensie mocy. W artykule tym przedstawione zostaną miary skośności i spłaszczenia dla rozkładów wielowymiarowych opracowane przez Mardię (1970). Celem artykułu jest weryfikacja mocy testów przy istniejących rozkładach statystyk na podstawie eksperymentu symulującego metodę Monte Carlo dla n = 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120; p = 2, 3, 4, 5. Dla testów, które nie utrzymują wymaganego rozmiaru zaproponowane zostaną kwantyle empiryczne, uzyskane metodą Monte Carlo.
EN
In the literature of the subject we can find a number of tests of the multivariate normality and rules for construction of their test statistics. A question arises here „Which test is the best in the sense of power?”. The paper presents two categories of test statistics based on multivariate skewness and kurtosis coefficients worked out by Mardia and by Jarque and Bera, and six tests of multivariate normality based on these measures. The aim of the paper is to verify the power of the tests at existing statistical distributions by applying the simulation-based Monte Carlo method for n = 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120; p = 2, 3, 4, 5. For tests which do not hold the required size we propose empirical quantiles, also obtained by Monte Carlo method.

Year

Volume

228

Physical description

Dates

published
2009

References

Document Type

Publication order reference

Identifiers

URI
http://hdl.handle.net/11089/7086

YADDA identifier

bwmeta1.element.hdl_11089_7086
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.