uu.seUppsala universitets publikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
En jämförelse mellan ett parametriskt- och ett icke- parametriskt test
Uppsala universitet, Humanistisk-samhällsvetenskapliga vetenskapsområdet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Institutionen för informationsvetenskap, Statistik.
2009 (Svenska)Självständigt arbete på avancerad nivå (magisterexamen), 10 poäng / 15 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [sv]

Statistisk inferens grundar sig ofta i ett fördelningsantagande beträffande den underliggande datagenereringsprocessen. Huruvida antagandet håller eller ej är viktigt för testens validitet. I denna uppsats undersöks likelihoodkvottestet (LR) och Hettmansperger & McKean's test (HM), i en regressionskontext. För LR-testet görs ett normalitetsantagande vilket jämförs mot HM-testet, för vilket ett fördelningsantagande inte behöver göras. Uppsatsen syftar till att jämföra testens styrka för att avgöra vilket av de två som är optimalt. Jämförelsen baseras dels på empiriska data och dels på simulerade data. Det empiriska datasetet återsamplas med icke-parametrisk bootstrap och de simulerade datasetet genereras med parametrisk bootstrap under ett normalfördelningsantagande samt för ett t-fördelningsantagande. Resultaten för det empiriska datasetet tyder på att HM-testet generellt uppnår högst styrka. Utfallet för det simulerade datasetet indikerar att LR- testet generellt erhåller högst styrka. Vid en jämförelse av testernas empiriska signifikansnivåer pekar resultaten på att Likelihoodkvottestet följer den asymptotiska fördelningen tämligen väl medan Hettmansperger & McKean's test konsekvent inflaterar de empiriska signifikansnivåerna.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2009. , s. 46
Nationell ämneskategori
Sannolikhetsteori och statistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-262813OAI: oai:DiVA.org:uu-262813DiVA, id: diva2:855495
Ämne / kurs
Statistik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2015-09-21 Skapad: 2015-09-21 Senast uppdaterad: 2015-09-25Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(348 kB)191 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 348 kBChecksumma SHA-512
b018955e36350908ca92a8206b2fb3cf45190f67cff3bd5014b22b34ae612200d2039e20712eb564f174ba5db65b395b9600f899eedf51fce28d7dbe8fc0b076
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Statistik
Sannolikhetsteori och statistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 191 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 535 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf