uu.seUppsala University Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
En jämförelse mellan ett parametriskt- och ett icke- parametriskt test
Uppsala University, Disciplinary Domain of Humanities and Social Sciences, Faculty of Social Sciences, Department of Information Science, Statistics.
2009 (Swedish)Independent thesis Advanced level (degree of Master (One Year)), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
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.

Place, publisher, year, edition, pages
2009. , 46 p.
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:uu:diva-262813OAI: oai:DiVA.org:uu-262813DiVA: diva2:855495
Subject / course
Statistics
Supervisors
Examiners
Available from: 2015-09-21 Created: 2015-09-21 Last updated: 2015-09-25Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(348 kB)43 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 348 kBChecksum SHA-512
b018955e36350908ca92a8206b2fb3cf45190f67cff3bd5014b22b34ae612200d2039e20712eb564f174ba5db65b395b9600f899eedf51fce28d7dbe8fc0b076
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 43 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 383 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf