A Test for Normality Based on Sample Entropy
基于样本熵的正态性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般正态性检验，虽使用熵这一分布量，但未直接研究分位数或分布效应。
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代码、数据与补充材料
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基于样本熵的正态性检验
- 研究问题
- 如何利用正态分布在给定方差下具有最大熵的性质，构造针对复合正态性假设的检验并研究其一致性与功效？
- 方法与思路
- 作者构造一类熵估计量并据此形成检验统计量，分析一致性，同时估计若干备择下的功效并与其他检验比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对不含奇异连续部分的全部备择具有一致性，并在所考察的备择下与其他正态性检验相比表现较好。
- 阅读关注点
- 应核对熵估计的调节参数、复合原假设下的校准方法，以及一致性涵盖的分布类别和功效比较的实验设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；一致性范围有明确排除项，摘要未给功效数值、调节参数选择或比较检验细节。
原文摘要
Summary A test of the composite hypothesis of normality is introduced. The test is based on the property of the normal distribution that its entropy exceeds that of any other distribution with a density that has the same variance. The test statistic is based on a class of estimators of entropy constructed here. The test is shown to be a consistent test of the null hypothesis for all alternatives without a singular continuous part. The power of the test is estimated against several alternatives. It is observed that the test compares favourably with other tests for normality.