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....

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Реєстрація, зберігання і обробка даних
Дата:2007
Автори: Мукан, О.В., Василенко, В.А., Егоров, О.А., Артеев, Т.М.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2007
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50883
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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