Power of Some Standard Goodness-of-Fit Tests of Normality Against Asymmetric Stable Alternatives
常用正态性拟合优度检验对非对称稳定分布备择的功效AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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常用正态性拟合优度检验对非对称稳定分布备择的功效
- 研究问题
- 当真实分布是具有不同尾部厚度和非对称程度的稳定分布时，六种常用正态性检验的功效如何随样本量和分布参数变化？
- 方法与思路
- 作者通过模拟估计六种检验的功效，比较偏度、峰度及其联合检验，以及 Shapiro–Wilk、学生化极差和 D’Agostino 检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，样本量至少为五十且非对称参数绝对值不超过零点七五时，峰度检验通常更优；其余所考察配置通常偏度检验更优。
- 阅读关注点
- 应核对检验显著性水平、模拟重复次数、稳定分布参数化和功效差异；偏度统计量的提取符号不清楚，需查阅原 PDF。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。模拟偏好限于所考察配置，不能外推为统一最优；不清楚的统计量符号需核对原 PDF。
原文摘要
In this article, we investigate the power of six standard goodness-of-fit tests of normality; several of these are sensitive to departures from normality in both skewness and kurtosis—the omnibus property. The power is estimated through simulation when the alternative is stable with α = 1.0(.3)1.9, β = .00(.25)1.00, and samples are of size n = 10, 20, 50, 100. The goodness-of-fit tests are based on the skewness statistic ✓b 1, the kurtosis statistic b 2, a joint test using ✓b 1 and b 2, the Shapiro-Wilk W, the Studentized range test u, and the D'Agostino D. Our results indicate that the test based on b 2 is generally preferred if n ≥ 50 and |β| ≤ .75. For the remaining configurations of n, α, and β, the test based on ✓b 1 is generally preferred.