RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2023, том 17, выпуск 1, страницы 18–27 (Mi ia825)

Критерии нормальности вероятностного распределения при округленных данных

В. Г. Ушаковab, Н. Г. Ушаковcd

a Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова
b Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук
c Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов Российской академии наук
d Норвежский научно-технологический университет

Аннотация: Критерии нормальности менее чувствительны к округлению данных, чем, например, критерии на экспоненциальность, но среди критериев нормальности чувствительность сильно различается. В данной статье определено, какие критерии более, а какие менее чувствительны к округлению. Показано, что критерии, основанные на выборочных моментах, гораздо более устойчивы к округлению данных, чем критерии, основанные на порядковых статистиках (в отличие от устойчивости к выбросам, где порядковые статистики значительно более устойчивы, чем выборочные моменты). Это, однако, относится только к вероятности ошибки первого рода. Вероятность ошибки второго рода мало чувствительна к округлению данных для всех критериев нормальности.

Ключевые слова: нормальное распределение, критерий нормальности распределения, округленные данные, уровень значимости, моделирование методом Монте-Карло.

Поступила в редакцию: 20.03.2022

DOI: 10.14357/19922264230103



© МИАН, 2024