Алгоритм проверки гипотезы нормальности случайного вектора

Рассмотрен алгоритм проверки гипотезы о нормальности двухмерного случайного вектора. В качестве меры расхождения выборочного и гипотетического распределения в алгоритме используется кумулянтный критерий. Приведены результаты исследования зависимости мощности кумулянтного критерия от объема выборки....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Реєстрація, зберігання і обробка даних
Date:2007
Main Authors: Мукан, О.В., Василенко, В.А., Егоров, О.А., Артеев, Т.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2007
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50883
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Алгоритм проверки гипотезы нормальности случайного вектора / О.В. Мукан, В.А. Василенко, О.А. Егоров, Т.М. Артеев // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2007. — Т. 9, № 2. — С. 26-32. — Бібліогр.: 5 назв. — pос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассмотрен алгоритм проверки гипотезы о нормальности двухмерного случайного вектора. В качестве меры расхождения выборочного и гипотетического распределения в алгоритме используется кумулянтный критерий. Приведены результаты исследования зависимости мощности кумулянтного критерия от объема выборки. Предложен способ повышения эффективности кумулянтного критерия. Розглянуто алгоритм перевірки гіпотези щодо нормальності двомірного випадкового вектора. Як міру розходження вибіркового та гіпотетичного розподілу в алгоритмі використано кумулянтний критерій. Наведено результати дослідження залежності потужності кумулянтного критерію від об’єму вибірки. Запропоновано спосіб підвищення ефективності кумулянтного критерію. The algorithm of testing the hypothesis about Gaussian distribution of two-dimensional random vector is considered. The cumulative test as a measure of a divergence of selective and hypothetical distribution in algorithm is used. Results of research of dependence of capacity of cumulative test from volume of sample are given. The way of increasing efficiency of cumulative test is offered.
ISSN:1560-9189