|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Критерии нормальности вероятностного распределения при округленных данных
В. Г. Ушаковab, Н. Г. Ушаковcd a Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова
b Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук
c Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов Российской академии наук
d Норвежский научно-технологический университет
Аннотация:
Критерии нормальности менее чувствительны к округлению данных, чем, например, критерии на экспоненциальность, но среди критериев нормальности чувствительность сильно различается. В данной статье определено, какие критерии более, а какие менее чувствительны к округлению. Показано, что критерии, основанные на выборочных моментах, гораздо более устойчивы к округлению данных, чем критерии, основанные на порядковых статистиках (в отличие от устойчивости к выбросам, где порядковые статистики значительно более устойчивы, чем выборочные моменты). Это, однако, относится только к вероятности ошибки первого рода. Вероятность ошибки второго рода мало чувствительна к округлению данных для всех критериев нормальности.
Ключевые слова:
нормальное распределение, критерий нормальности распределения, округленные данные, уровень значимости, моделирование методом Монте-Карло.
Поступила в редакцию: 20.03.2022
Образец цитирования:
В. Г. Ушаков, Н. Г. Ушаков, “Критерии нормальности вероятностного распределения при округленных данных”, Информ. и её примен., 17:1 (2023), 18–27
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia825 https://www.mathnet.ru/rus/ia/v17/i1/p18
|
|