Excel függvények fejlesztése Shapiro-Wilk próbához Royston algoritmusa alapján

Author:

Fabulya Zoltán1ORCID,Hampel György1ORCID,Kiss Anita2ORCID,Béresné Mártha Bernadett2ORCID

Affiliation:

1. University of Szeged

2. Debreceni Egyetem

Abstract

Kutatásunk céljaként Excel számolótáblán alkalmazható függvényeket fejlesztettünk ki, melyek egy statisztikai sokaság normális eloszlásának tesztelésére alkalmasak. Függvényeink Royston algoritmusát alkalmazzák, mely a normalitás ellenőrzésére legerősebb Shapiro-Wilk próbának a kiterjesztése. Így 4 és 2000 közötti elemszámú minta kiértékelése közelítő számításokkal valósítható meg úgy, hogy szignifikanciaszint kiszámításával dönthessünk a normalitásról, elkerülve a Shapiro-Wilk próba táblázatban adott kritikus értékeinek használatát. Az Excel számolótáblán a kiértékelések automatizálhatók függvények használatával, ezért gyorsabb és kényelmesebb technikát nyújtva, mint a statisztikai programcsomagok. A függvények programozását a Microsoft Excel Visual Basic for Applications szolgáltatása biztosította. Royston képleteit átalakítva olyan függvény is készült, mellyel a próba kritikus értéke adódik tetszőleges elsőfajú hibavalószínűséghez.

Publisher

University of Szeged

Subject

General Earth and Planetary Sciences

Reference8 articles.

1. Matteson, B. L. (1995): Microsoft Excel Visual Basic Programmer’s Guide. MicrosoftPress, Washington.

2. Obádovics J. Gy. (2020): Valószínűségszámítás és matematikai statisztika, Scolar Kiadó Kft., Budapest.

3. Algorithm AS 181: The W Test for Normality

4. A Toolkit for Testing for Non-Normality in Complete and Censored Samples

5. Remark AS R94: A Remark on Algorithm AS 181: The W-test for Normality

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3