Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74982
Title: การเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติบางตัว ที่ใช้ในการทดสอบแจกแจงปกติ
Other Titles: Comparison of power of some standard goodness of fit tests of normality
Authors: สมพิศ โชติวิทยธารากร
Advisors: สรชัย พิศาลบุตร
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
Advisor's Email: ไม่มีข้อมูล
Subjects: การแจกแจงปกติ
Gaussian distribution
Issue Date: 2531
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การศึกษาเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบการแจกแจงปกติของประชากรของค่าสถิติ X2 ตัว สถิติ Uตัวสถิติของ Shapiro-Wilk ตัวสถิติของ Filliben และตัวสถิติของ Hannu Oja ด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล ซีมูเลชั่น เมื่อกำหนดการแจกแจงของประชากรเป็นแบบปกติ แบบปกติปลอมปน และแบบเบ้ ตัวอย่างมีขนาดเท่ากับ 10 30 50 และ 100 โดยจำลองการทดลองด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ 1,000 ครั้ง สำหรับแต่ละสถานการณ์ ในการคำนวณความน่าจะเป็นของการเกิดความคลาดเคลื่อนชนิดที่ 1 และอำนาจการทดสอบของตัวสถิติดังกล่าวข้างต้น ผลปรากฏว่า ตัวสถิติของ Hann Oja สามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนชนิดที่ 1 ได้มากที่สุด รองลงมาคือ ตัวสถิติ U ตัวสถิติของ Shapiro-Wilk ตัวสถิติ X2 และตัวสถิติของ Filliben ตามลำดับและในสถานการณ์ต่าง ๆ ตัวสถิติของ Filliben มีอำนาการทดสอบที่สูงเป็นส่วนมาก รองลงมาคือตัวสถิติของ Shapiro-Wilk ในขณะที่ตัวสอด X2 จะมีอำนาจการทดสอบสูงเฉพาะเมื่อประชากรมีการแจกแจงใกล้เคียงการแจกแจงปกติมาก ๆ ตัวสถิติ U มีอำนาการทดสอบสูงเมื่อประชากรมีการแจกแจงแบบ Symmetric Short-Tailed และตัวสถิติของ Hannu Oja ซึ่งมี 2 ตัวคือสถิติ T ́1 มีอำนาจการทดสอบสูงในกรณีที่ประชากรมีการแจกแจงแบบ Asymmetric Short-Tailed และแบบ Asymmetric Long-Tailed และตัวสถิติ T ́2 มีอำนาจการทดสอบสูงในกรณีที่ประชากรมีการแจกแจงแบบ Near Normal และแบบ Symmetric Long-Tailed ดังนั้นในการเลือกตัวสถิติทดสอบ ควรใช้ตัวสถิติของ Shapiro-Wilk เมื่อขนาดตัวอย่าง ≤50 ทั้งนี้เพราะตัวสถิติของ Shapiro-Wilk มีอำนาจการทดสอบสูงในสถานการณ์ต่าง ๆ และสามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนชนิดที่ 1 ได้ดี แต่เมื่อประชากรมีการแจกแจงแบบหางยาวซึ่งมีความเบ้น้อยกว่าหรือเท่ากับ. 50 และความโด่งมีค่ามาก ควรเลือกใช้ตัวสถิติของ Filliben
Other Abstract: The comparison of power of tests of normality was studied by using X2 statistic, u statistic, Shapiro-Wilk statistic, Filliben statistic and Hannu Oja statistics. It was made. under three population distributions 1) normal 2) contaminated normal and 3) skew, in equal sample size 10, 30, 50 and 100. The data for this study was obtained through simulation using the Monte Carlo Technique. A computer program was designed to calculate the probability of type I error and the power all tests in 1,000 replications for each test. The result shows that Hannu Oja statistics are the best statistic to control type I error and followed by u statistic. Shapiro-Wilk statistic, X2 statistic Filliben statistic respectively. X2 statistic has higher power of test only in nearly normal distribution population, u statistic in symmetric storttailed, Hannu Oja statistic, T '1 in some case of asymmetric short-tailed and asymmetric. long-tailed distribution and T'2 in some case of near normal and symmetric long-tailed distribution. But Filliben statistic and Shapiro-wilk statistic had higher power in most of all situations. In conclusion of this study the best statistical test that had high ability to control type I error and high power of test when sample size was less than or equae to fifty. But when population distribution is long tailed distribution, skew less than or equae to 0.05 and enlarge kutosis, we should use Filliben statistic.
Description: วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2531
Degree Name: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/74982
ISBN: 9745689416
Type: Thesis
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sompit_ch_front_p.pdf958.17 kBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_ch1_p.pdf757.23 kBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_ch2_p.pdf1.36 MBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_ch3_p.pdf1.17 MBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_ch4_p.pdf6 MBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_ch5_p.pdf769.06 kBAdobe PDFView/Open
Sompit_ch_back_p.pdf2.34 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.