Shapiro-Wilk-Test < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
|
| Status: |
(Frage) beantwortet  | | Datum: | 15:31 Mi 24.09.2008 | | Autor: | cgimda |
Der Shapiro-Wilk-Test sieht wie folgt aus:
[mm] \bruch{(\summe_{i=1}^{n}a_{i} * x_{i})^{2}}
[/mm]
[mm] {\summe_{i=1}^{n}(x_{i} - \overline{x})^{2}}
[/mm]
Der Koeffizient [mm] a_{i} [/mm] wird normalerweise einer Tabelle entnommen.
Wie kann man den Koeffizienten selber berechnen?
|
|
| |
|
| Status: |
(Antwort) fertig  | | Datum: | 16:09 Mi 24.09.2008 | | Autor: | luis52 |
Moin cgimda,
da schau her:
| 1: |
| | 2: | @ARTICLE{Royston82,
| | 3: | author = {J.P. Royston},
| | 4: | title = {An Extension of Shapiro and Wilk's $W$ Test for Normality to Large
| | 5: | Samples},
| | 6: | journal = {Applied Statistics},
| | 7: | year = {1982},
| | 8: | volume = {31},
| | 9: | pages = {115--124},
| | 10: | comment = {BIB 2},
| | 11: | keywords = {Tests for Normality; Omnibus Test; W Statistic; Normalizing Transformation;
| | 12: | Polynomial Smoothing}
| | 13: | }
|
Uebrigens: R hat eine Funktion zur Durchfuehrung des SW-Tests.
vg Luis
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Frage) beantwortet | | Datum: | 16:15 Mi 24.09.2008 | | Autor: | cgimda |
Ist das so schwer, dass man sich gleich ein Buch kaufen muss?
Ja ich weiß, dass man mit R den Shapiro-Wilk-Test durchführen kann.
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Antwort) fertig | | Datum: | 16:24 Mi 24.09.2008 | | Autor: | luis52 |
> Ist das so schwer, dass man sich gleich ein Buch kaufen
> muss?
>
Hae? Wieso Buch? Applied Statistics ist eine Zeitschrift und der
Artikel umfasst 10 Seiten ...
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 16:31 Mi 24.09.2008 | | Autor: | luis52 |
Google doch einmal "Royston Shapiro". So finde ich ziemlich schnell ![[]](/images/popup.gif) das hier.
vg Luis
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Frage) überfällig  | | Datum: | 17:26 Mi 24.09.2008 | | Autor: | cgimda |
In der PDF-Datei, die du als Link angegeben hast, wird [mm] a_i [/mm] auf Seite 5 berechnet.
Dort gibt es einen Vektor m' = [mm] (m_{1}, [/mm] ..., [mm] m_{N}). [/mm] Wo bekomme ich nun die Werte [mm] m_{1}, [/mm] ..., [mm] m_{N} [/mm] her?
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 18:22 Fr 26.09.2008 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Frage) überfällig | | Datum: | 14:01 Do 25.09.2008 | | Autor: | cgimda |
In Wikipedia wird folgende Formel zur Berechnung des Koeffizienten angegeben:
[mm] (a_{1}, \ldots, a_{n}) [/mm] = [mm] \bruch{m^{T} * V^{-1}}{(m^{T} * V^{-1} * V^{-1} * m)^{1/2}} [/mm]
m = [mm] (m_{1}, \ldots, m_{n})^{T}
[/mm]
Es wird gesagt, dass [mm] m_{1}, \ldots, m_{n} [/mm] der Erwartungswert der Rangplätze ist. Was ist der Erwartungswert der Rangplätze?
Außerdem wird gesagt, dass V die Kovarianzmatrix dieser Rangplätze ist. Wie kann ich die Kovarianzmatrix von Rangplätzen ausrechnen?
|
|
|
| |
|
| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 14:20 So 28.09.2008 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
|
|
|
| |
|
Das m steht für die Daten die mittels einem Art Generator Generiert wurden und Normalverteilt sind.
z.B. Im Programm R Statistik ist eine Funktion die Normalwerte Produzieren kann, man muss also die n = anzahl den Durchschnitt und die Signifikanz dieser Normdaten angeben.
Angenommen an Braucht 10 Datensätze die einen Mittelwert von 100 haben und zu 0.6 Signifikant sind, so muss man bei R Statistik dies so eingaben:
x<-rnorm(10, 100, 0.6)
Dann kann man auf die Generierten Daten zugreifen in welchen Namen man hier bei z.B. x eingegeben hat.
Diese Generieten Daten werden dann mit der Stichprobe Verglichen um zu sehen in wieweit sie Korrelieren, ob z.B. H0 zutrifft oder Verworfen werden muss.
|
|
|
|
