Anderson traducido
Páginas: 4 (751 palabras)
Publicado: 14 de junio de 2014
Anderson-Darling: una bondad de ajuste para los supuestos muestras pequeñas
Introducción
La mayoría de los métodos estadísticos asumen una distribución subyacente en la obtención de susresultados.Sin embargo, cuando se supone que los datos siguen una distribución específica, tomamos un riesgo grave. Si nuestra hipótesis es incorrecta, los resultados obtenidos pueden no ser válidas. Porejemplo, los niveles de confianza de los intervalos de confianza (IC) o hipótesis de las pruebas aplicadas [2, 7] puede ser totalmente apagado. Consecuencias de errores de especificación de ladistribución puede resultar muy costoso. Una manera de lidiar con este problema es comprobar la hipótesis de distribución cuidadosamente.
Hay dos enfoques principales para la comprobación de lossupuestos de distribución [2, 3 y 6]. Uno de ellos implica procedimientos empíricos, que son fáciles de entender y poner en práctica y se basan en las propiedades intuitiva y gráfica de la distribución quequeremos evaluar. Procedimientos empíricos se puede utilizar para comprobar y validar las hipótesis de distribución. Varios de ellos han sido discutidos en detalle en otras hojas INICIO RIAC [8, 9 y10].
También hay otros, más formales, los procedimientos estadísticos para la evaluación de la distribución subyacente de un conjunto de datos. Estos son la bondad del ajuste (GoF) pruebas. Sonnuméricamente complicado y por lo general requieren un software específico para realizar los cálculos largos. Pero sus resultados son cuantificables y más fiables que los del procedimiento empírico. En estecaso, estamos interesados en los procedimientos teóricos GoF especializados para muestras pequeñas. Entre ellos, el AndersonDarling (AD) y las pruebas de Kolmogorov-Smirnov (KS) se destacan. Estahoja INICIO analiza el primero de los dos, este último (KS) se discute en [12].
En esta hoja de START, se proporciona un resumen de algunas cuestiones relacionadas con la aplicación de la prueba...
Introducción
La mayoría de los métodos estadísticos asumen una distribución subyacente en la obtención de susresultados.Sin embargo, cuando se supone que los datos siguen una distribución específica, tomamos un riesgo grave. Si nuestra hipótesis es incorrecta, los resultados obtenidos pueden no ser válidas. Porejemplo, los niveles de confianza de los intervalos de confianza (IC) o hipótesis de las pruebas aplicadas [2, 7] puede ser totalmente apagado. Consecuencias de errores de especificación de ladistribución puede resultar muy costoso. Una manera de lidiar con este problema es comprobar la hipótesis de distribución cuidadosamente.
Hay dos enfoques principales para la comprobación de lossupuestos de distribución [2, 3 y 6]. Uno de ellos implica procedimientos empíricos, que son fáciles de entender y poner en práctica y se basan en las propiedades intuitiva y gráfica de la distribución quequeremos evaluar. Procedimientos empíricos se puede utilizar para comprobar y validar las hipótesis de distribución. Varios de ellos han sido discutidos en detalle en otras hojas INICIO RIAC [8, 9 y10].
También hay otros, más formales, los procedimientos estadísticos para la evaluación de la distribución subyacente de un conjunto de datos. Estos son la bondad del ajuste (GoF) pruebas. Sonnuméricamente complicado y por lo general requieren un software específico para realizar los cálculos largos. Pero sus resultados son cuantificables y más fiables que los del procedimiento empírico. En estecaso, estamos interesados en los procedimientos teóricos GoF especializados para muestras pequeñas. Entre ellos, el AndersonDarling (AD) y las pruebas de Kolmogorov-Smirnov (KS) se destacan. Estahoja INICIO analiza el primero de los dos, este último (KS) se discute en [12].
En esta hoja de START, se proporciona un resumen de algunas cuestiones relacionadas con la aplicación de la prueba...
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