应用概率统计 2010, 26(3) 234-244 DOI:      ISSN: 1001-4268 CN: 31-1256

本期目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索                                                            [打印本页]   [关闭]
学术论文
扩展功能
本文信息
Supporting info
PDF(263KB)
[HTML全文]
参考文献[PDF]
参考文献
服务与反馈
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
引用本文
Email Alert
本文关键词相关文章
多元正态分布
贝塔分布
卡方分布
本文作者相关文章
PubMed
多元正态分布的VDR条件拟合优度检验
苏岩,杨振海
华北电力大学数理学院,北京工业大学应用数理学院
摘要

提出多元正态性$\chi^{2}$检验统计量.
多元正态分布转换样本$\mathbf{Y}_{d}=R\mathbf{V}_{d}$服从Pearson
II型分布, 证明了$R^{2}$服从贝塔分布. 基于贝塔分布和单位球均匀分布,
得到多元正态性检验统计量$\chi^{2}$的渐近卡方分布. 功效模拟显示,
$\chi^{2}$统计量优于已有主要多元正态性检验统计量.
做iris数据多元正态性的拟合优度检验.

关键词 多元正态分布   贝塔分布   卡方分布  
VDR Conditional Tests for Multivariate Normality
Su Yan,Yang Zhenghai
School of Mathematics and Physics,
North China Electric Power University,College of Applied Science,
Beijing University of Technology
Abstract:

The $\chi^{2}$ conditional test for
multivariate normality is suggested. The transformed sample
$\mathbf{Y}_{d}=R\mathbf{V}_{d}$ from a $d$-variate normal
distribution has a symmetric multivariate Pearson type II
distribution, the result that $R^{2}$ has a beta distribution is
proved, the asymptotic Chi squared distribution of the statistic
$\chi^{2}$ based on beta distribution and sphere uniform
distribution is obtained. The Monte Carlo power study for
multivariate normality suggests that our test is a powerful
competitor to existing tests. The goodness-of-fit for multivariate
normality of iris data is analyzed.

Keywords: Multinormal distribution   beta distribution   Chi squared distribution.  
收稿日期 1900-01-01 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期  
DOI:
基金项目:

通讯作者: 苏岩
作者简介:
作者Email:

参考文献:
本刊中的类似文章

Copyright by 应用概率统计