Normal dağılım için uyum iyiliği testleri ve bir simülasyon çalışması

Abstract

İstatistiksel bir modelin uyum iyiliği gözlenen bir veri setinin istatistiksel modele uyumluluğunu test eder. Bu çalışmada, uyum iyiliği testlerinden Ki Kare, Cramer-von Mises, Kolmogorov- Smirnov, Anderson-Darling, Watson, Shapiro-Wilk, Jarque Bera, Zhang, Esteban ve diğerleri tarafından verilen testler tanıtılmıştır. Ayrıca bu testlerin testin gücü bakımından hangi durumlarda birbirlerine göre daha iyi oldukları belirlenmiştir. Bu testler gamma, üstel, lognormal, tekdüze, beta, t ve uçdeğer altında kıyaslanmıştır.

The goodness of fit of a statistical model tests how well it fits a set of observations. In this study, some goodness of fit tests called Chi-Square, Cramer-von Mises, Kolmogorov- Smirnov, Anderson- Darling, Watson, the Shapiro-Wilk, Jarque Bera, Zhang, Esteban et al. are investigated. In addition, a power comparison is made to determined which tests under what circumstances they are superior to the others. These test are compared under gamma, exponential, lognormal, uniform, beta, t and Extremum distributions.