Power of Some Standard Goodness-of-Fit Tests of Normality against Asymmetric Stable Alternatives
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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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
- 在不同样本量与稳定分布参数配置下，六种常见正态性检验识别偏度和峰度偏离的功效有何差异？
- 方法与思路
- 作者在稳定分布备择下开展模拟，比较基于偏度、峰度及其联合统计量，以及其他三种正态性检验的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告峰度检验与偏度检验在不同配置下分别较受支持，所述选择结论限定于模拟考察的样本量和参数组合。
- 阅读关注点
- 应核对模拟参数网格、检验水平、重复次数及功效误差；偏度统计量的符号显示不清，应查阅原PDF确认。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，版本未注明；部分数学符号提取不清，须查原PDF，且模拟结论不能推广到未考察的备择分布。
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.