Testing normality of errors in regression models
回归模型误差正态性的检验AI 解读 ↓
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回归模型误差正态性的检验
- 研究问题
- 将通常用于同分布观测的正态性检验应用于回归残差时，既有渐近有效性在二十和四十个观测的小样本中表现如何？
- 方法与思路
- 作者通过模拟考察残差正态性检验的有限样本表现，重点比较 Shapiro–Wilk 与 Anderson–Darling 检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告两种检验在典型简单线性回归的二十个观测及某些多元回归的四十个观测下表现可接受，补充既有渐近结论。
- 阅读关注点
- 应核对模拟中的回归设计、误差分布、解释变量数量及表现指标，明确哪些情形被作者称为典型或表现可接受。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；模拟设定和误差指标未展开，不能将特定样本量结论推广至所有回归设计或推断刊本变化。
原文摘要
It was shown by Pierce & Kopecky (1979) that tests of normality appropriate for the identically distributed case are asymptotically valid when computed from residuals in regression situations. Numerical results based on simulation are given here to study the adequacy of this result for sample sizes of 20 and 40. The Shapiro-Wilk and Anderson-Darling tests are found to be quite adequate for n = 20 in typical simple linear regression situations, and for n = 40 in certain multiple regression settings.