Testing normality of data on a multivariate grid
Testing normality of data on a multivariate grid
复制标题
测试多元网格上数据的正态性
DOI：
10.1016/j.jmva.2020.104640
复制
发表时间：
2020
影响因子：
1.6
通讯作者：
Wang, Shixuan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Horváth, Lajos;Kokoszka, Piotr;Wang, Shixuan
我们提出了一个显着性测试，以确定是否可以假设一个正常的d维网格上的数据是高斯过程的实现。通过考虑观测值的空间依赖性，我们得到了类似于样本偏度和峰度的统计量。我们表明，这两个统计量的平方和收敛到卡方分布与两个自由度。这就形成了一个容易适用的测试。我们研究了两种变体的测试，这是指定的两种方式的空间依赖估计。我们提供了一个仔细的理论分析，证明了广泛的一类平稳随机场的测试的有效性。模拟研究比较了几种实现方式。虽然一些实现比其他实现执行得稍好，但它们都表现出非常好的尺寸控制和高功率，即使在相对较小的样本中也是如此。应用到一个全面的数据集的海面温度进一步说明了测试的有用性。
We propose a significance test to determine if data on a regular d-dimensional grid can be assumed to be a realization of Gaussian process. By accounting for the spatial dependence of the observations, we derive statistics analogous to sample skewness and kurtosis. We show that the sum of squares of these two statistics converges to a chi-square distribution with two degrees of freedom. This leads to a readily applicable test. We examine two variants of the test, which are specified by two ways the spatial dependence is estimated. We provide a careful theoretical analysis, which justifies the validity of the test for a broad class of stationary random fields. A simulation study compares several implementations. While some implementations perform slightly better than others, all of them exhibit very good size control and high power, even in relatively small samples. An application to a comprehensive data set of sea surface temperatures further illustrates the usefulness of the test.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1016/j.csda.2018.07.004
发表时间：
2019-03
期刊：
Comput. Stat. Data Anal.
影响因子：
--
作者：
J. French;P. Kokoszka;Stilian A. Stoev;Lauren Hall
通讯作者：
J. French;P. Kokoszka;Stilian A. Stoev;Lauren Hall
DOI：
10.1017/cbo9781139248891
发表时间：
2018-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Azzalini;A. Capitanio
通讯作者：
A. Azzalini;A. Capitanio
用于定性因素实验的高斯随机场中的信号混叠
影响因子：
4.5
作者：
Ming;Shao;Ching
通讯作者：
Ching
长程相关空间线性过程的中心极限定理
影响因子：
1.5
作者：
Lahiri S
通讯作者：
Lahiri S
单变量和多元随机场的渐近方差估计和统计推断
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
Annabel Prause;A. Steland
通讯作者：
A. Steland