Štatistické testy normality
Statistical tests of normality
Statistické testy normality
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/184327Identifikátory
SIS: 250752
Kolekce
- Kvalifikační práce [11214]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Omelka, Marek
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
7. 9. 2023
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Dobře
Klíčová slova (česky)
statistický test|normálne rozdelenie|Gaussovo rozdelenieKlíčová slova (anglicky)
statistical test|normal distribution|Gaussian distributionCieľom tejto práce je predstaviť známe, v praxi používané testy normality a porovnať ich. Prvá kapitola pozostáva zo základných pojmov a vlastnosti normálneho rozdelenia. V druhej kapitole je spracovaných 6 testov normality, konkréte Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, D'Agostino-Pearson a Jarque-Bera. Pre každý test je okrem iného uvedená testová štatistika a tvar kriticého oboru. Tretia kapitola s empirickou štúdiou obsahuje dve časti. V prvej časti je stručne vysvetlený charakter štúdie a empiricky skontrolovaná deklarovaná hladina testov. V druhej časti je empiricky porovnaná sila testov proti rôznym alternatívam a diskusia výsledkov. 1
The aim of this paper is to present the well-known normality tests used in practice and to compare them. The first chapter consists of the basic concepts and properties of the nor- mal distribution. In the second chapter 6 normality tests are treated, namely Kolmogorov- Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, D'Agostino-Pearson and Jarque- Bera. For each test, test statistic and shape of critical region are given, among others. The third chapter, with empirical study, contains two parts. In the first part, nature of the study is briefly explained and level of significance declared by tests is empirically-checked. In the second part, power of tests is empirically compared against various alternatives and the results are discussed. 1