Results found: 2

Search results

Search:
in the keywords: statistical test

Sort By:

Limit search:

Testing the annual rainfall dispersion in Chaiyaphum, Thailand, by using confidence intervals for the coefficient of variation of an inverse gamma distribution

100%

Panichkitkosolkul W.

Statistics in Transition new series

2023

vol. 24

issue 4

109-122

In Thailand, droughts are regular natural disasters that happen nearly every year due to several factors such as precipitation deficiency, human activity, and the global warming. Since annual rainfall amount fits an inverse gamma (IG) distribution, we wanted to try testing annual rainfall dispersion via the coefficient of variation (CV). Herein, we propose two statistics for testing the CV of an IG distribution based on the Score and Wald methods. We evaluated their performances by means of the Monte Carlo simulations conducted under several shape parameter values for an IG distribution based on empirical type I error rates and powers of the tests. The simulation results reveal that the Wald-method test statistic performed better than the Score-method one in terms of the attained nominal significance level, and is thus recommended for analysis in similar scenarios. Furthermore, the efficacy of the proposed test statistics was illustrated by applying them to the annual rainfall amounts in Chaiyaphum, Thailand.

O porównaniu dwóch populacji

72%

Stelmach J.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

2013

issue 923

71-86

Porównywanie dwóch populacji jest interesującym zagadnieniem statystycznym. Dotyczy znajdowania istotnych statystycznie różnic na podstawie pozyskanych prób. Najczęściej sprawdzane są hipotezy o równości pewnego charakterystycznego parametru: wartości średniej, wariancji lub frakcji. Najskuteczniejsze parametryczne testy wymagają spełnienia założenia o zgodności rozkładów badanych populacji z rozkładem normalnym. Istnieją jednak przypadki, w których kluczowe znaczenie może mieć porównanie kształtu populacji wielowymiarowych. Dodatkowo rozkłady badanych populacji są nieznane lub też nie mogą być uznane za rozkłady normalne wielowymiarowe. Artykuł przedstawia wyniki badań dotyczących weryfikacji hipotezy statystycznej o braku różnic pomiędzy populacjami wykorzystującej badanie różnic pomiędzy wektorami własnymi. Statystyki testowe zawierające różnice pomiędzy wektorami własnymi badanych populacji pozwalają na badanie różnic w kształcie populacji niezależnie od ich wartości średnich lub wariancji. Mogą więc być wykorzystane do testowania zmienności zjawisk w czasie nawet w obliczu trendu. Zaproponowano weryfikację hipotez statystycznych za pomocą testów permutacyjnych, co zwalnia z konieczności badania zgodności z rozkładem normalnym oraz pozwala na stosowanie różnych statystyk testowych. W podsumowaniu dokonano oceny własności proponowanych testów z wykorzystaniem metody Monte Carlo.

A comparison of two populations is an interesting and very common statistical problem. It involves finding statistically significant differences based on given samples. The most common way is to verify the hypothesis concerned the equality of certain, characteristic parameters, i.e. mean, standard deviation or fraction. The most efficient parametric tests need to fulfill assumptions about the normal distribution of examined populations. There are, however, cases where comparing “the shape” of multivariate populations could be crucial. Additionally, the distributions of tested populations are either unknown or cannot be treated as multivariate normal distributions. This paper presents the results of investigations on the comparison of two populations where the differences between eigenvectors were implemented. Test statistics, based on the differences between first eigenvectors of tested populations, make it possible to examine the differences of a shape, regardless of its mean or standard deviation. They could be used, for example, to test the variability of a given phenomenon even with the trends. It was proposed to verify the hypotheses with permutation tests, where no assumptions about the distribution must be fulfilled. Doing so would make it possible to use different test statistics as well. At the end of the paper, the characteristics of the examined tests were estimated using Monte Carlo simulation.

Refine search results

1 Statistics in Transition new series

1 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

1 Panichkitkosolkul W.

1 Stelmach J.

1 2023

1 2013

Search results

Testing the annual rainfall dispersion in Chaiyaphum, Thailand, by using confidence intervals for the coefficient of variation of an inverse gamma distribution

O porównaniu dwóch populacji