Sensivity of the Chi-Square Fit Test to the Division of Hypothetical Set of Investigated Variable Values

• Autorzy: Krystyna Pruska
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

Test zgodności chi-kwadrat jest jednym z najstarszych testów zgodności. Podejmowanie decyzji o odrzuceniu lub nieodrzuceniu sprawdzanej hipotezy uzależnione jest nie tylko od wyników próby losowej, ale także od podziału hipotetycznego zbioru wartości badanej zmiennej na klasy. Liczba klas ma wpływ na rozkład i wartość statystyki testu. W pracy rozpatrywany jest problem podziału na klasy w przypadku rozkładów ciągłych. Porównywane są wyniki weryfikacji hipotez dla jednakowych i niejednakowych prawdopodobieństw teoretycznych. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper there is considered an influence of division of hypothetical set of investigated variable values on making a decision either to reject or not to reject the null hypothesis in the goodness-of-fit chi-square test. The procedures of determination of distinguished categories and the number of categories are very important. Some results of simulation experiments are presented. Two groups of experiments are considered: one with the same expected frequencies and the other with different expected frequencies for particular categories. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Testy zgodności rozkładów; Testowanie hipotez; Metody statystyczne

EN

Goodness-of-fit tests; Hypothesis testing; Statistical methods

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2008
• Tom: 216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications
• Strony: 159-172

Twórcy

autor

Krystyna Pruska

• University of Lodz, Poland

Bibliografia

• Bracha Cz. (1996), Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej, PWN, Warszawa.
• Domański Cz., Pruska K. (2000), Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa.
• Fisz M. (1969), Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, PWN, Warszawa.
• Greń J. (1987), Statystyka matematyczna. Podręcznik programowany, PWN, Warszawa.
• Krysicki W., Bartos J,, Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M. (1986), Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. II, PWN, Warszawa.
• Zieliński R. (1979), Generatory liczb losowych. Programowanie i testowanie na maszynach cyfrowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.