あなたは常に正常か?【JST・京大機械翻訳】

Chen Wanfang; Genton Marc G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202141964883 整理番号：21P0045640

あなたは常に正常か?【JST・京大機械翻訳】

Are You All Normal? It Depends!

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発行年： 2020年08月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

正規性の仮定は,空間統計を含む統計の開発の多くを下回り,多くの試験が提案されている。本研究では,多変量設定に焦点を当て,i.i.d.データに対する多変量正規性試験における最近の進歩を,歪みと尖度アプローチに重点を置いて検討した。シミュレーション研究を通して,これらの試験の幾つかは空間データの正規性をテストするために直接使用できないことを示した。さらに,依存性(時間または空間)の下での既存の一変量試験を簡潔にレビューし,次に空間依存性を説明することにより空間データに対する新しい多変量正規性試験を提案した。新しいテストは,射影データのための単変量正規性仮説の交差点にヌル仮説を分解するために,結合区間原理を利用し,もし,もし個々の仮説が拒絶されるならば,多変量正規性を拒絶する。単変量正規性に対する個々の仮説を,データの空間的依存性を説明するJarque-Bera型試験統計を用いて実行した。また,シミュレーション研究では,新しい試験がI型誤差と高い経験的電力,特に大きなサンプルサイズの良好な制御を持つことを示した。さらに,アラビア半島上の二変量風データに関する著者らの試験を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 自動車事故,交通安全

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