Testing for normality in linear regression models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the normal distribution for fitting continuous data is well known. However, in many practical situations data distribution departs from normality. For example, the sample skewness and the sample kurtosis are far away from 0 and 3, respectively, which are nice properties of normal distributions. So, it is important to have formal tests of normality against any alternative. D'Agostino et al. [A suggestion for using powerful and informative tests of normality, Am. Statist. 44 (1990), pp. 316–321] review four procedures Z 2(g 1), Z 2(g 2), D and K 2 for testing departure from normality. The first two of these procedures are tests of normality against departure due to skewness and kurtosis, respectively. The other two tests are omnibus tests. An alternative to the normal distribution is a class of skew-normal distributions (see [A. Azzalini, A class of distributions which includes the normal ones, Scand. J. Statist. 12 (1985), pp. 171–178]). In this paper, we obtain a score test (W) and a likelihood ratio test (LR) of goodness of fit of the normal regression model against the skew-normal family of regression models. It turns out that the score test is based on the sample skewness and is of very simple form. The performance of these six procedures, in terms of size and power, are compared using simulations. The level properties of the three statistics LR, W and Z 2(g 1) are similar and close to the nominal level for moderate to large sample sizes. Also, their power properties are similar for small departure from normality due to skewness (γ1≤0.4). Of these, the score test statistic has a very simple form and computationally much simpler than the other two statistics. The LR statistic, in general, has highest power, although it is computationally much complex as it requires estimates of the parameters under the normal model as well as those under the skew-normal model. So, the score test may be used to test for normality against small departure from normality due to skewness. Otherwise, the likelihood ratio statistic LR should be used as it detects general departure from normality (due to both skewness and kurtosis) with, in general, largest power.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle