Çok değişkenli normallik testlerinden Zp ve Cp için bir JAVA programı ve uygulaması

Abstract

Bu çalışmada öncelikle tek değişkenli basıklık ve çarpıklık katsayıları, tek değişkenli W, R, Z ve C testleri incelenmiştir. Bir sonraki adım olarak bu tek değişkenli testlerin çok değişkenli uyarlamaları incelenmiştir.Çok değişkenli normal dağılım testleri içerisinde Zp ve Cp testlerinin JAVA dilinde uygulaması yapılmıştır. Bu amaçla, bu iki test istatistiğinin dağılım yakınsamalarının doğruluğu simülasyon ile test edilmiştir. Simülasyon sonuçları geliştirilmiş olan yazılımın başarılı olduğu sonucuna ulaşılmasını sağlamıştır. Geliştirilen program ile daha önceden çok değişkenli normal dağılım hakkında bilgi sahibi olunan gerçek veri kümeleri ile karşılaştırıldığında tutarlı sonuçlar vermiştir.Bu çalışmada geliştirilmiş olan program, paket programlarda bulunmayan çok değişkenli normal dağılım testini başarılı bir şekilde gerçekleştirmektedir. Yapılan çalışmanın, veri kümelerine ilişkin çok değişkenli normal dağılım varsayımının test edilmesinde büyük kolaylık sağlayacağı düşünülmektedir.

In this comprehensive software study of the multivariate normality tests the first approach is to study the univariate versions of W, R, Z, and C test. Afterwards study is continued with the analysis of these tests multivariate versions.From these wide alternative multivariate tests, the implementation of the software is processed for the multivariate Cp and Zp tests in JAVA programming language. In this process the tests approximation to their distributions have been tested with a Monte Carlo Simulation study. The result for these simulations indicates a prominent success. In addition the results which have been accomplished from the studies, the distributions were known from the previous studies, are consistent with the known results.Knowing the fact that the lack of a multivariate normality test in a package program, the software for multivariate normality which has been developed in this study carries a great innovation to the analysts.