Dieter W.Joenssen。;尤尔根·沃格尔 在R中实现的多元正态性良好性检验的功效研究。 （英语） Zbl 1453.62522号 J.统计计算。模拟 84，第5期，1055-1078（2014）. 摘要：多元统计分析程序通常要求数据是多元正态分布的。已经开发了许多测试来验证样本是否确实来自正态分布的人群。这些测试在检测偏离正态性方面并不都具有相同的灵敏度，因此选择测试至关重要。本研究通过模拟数据调查统计软件R中实施的多元正态性检验的效力，并将其与检验每个边际分布的正态性的变量进行比较。在显著性水平（alpha=5%\）下测试二维数据的结果表明，在R中实施的测试中，几乎有三分之一的测试没有低于此值的I类错误。即使边际值不是正态分布，其他测试在功效方面也优于原始变量。尽管没有一项测试在每个替代分布中始终优于所有替代分布，但能量统计测试在所有测试样本大小中始终显示出相对较好的功效。 引用于8文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 62G10型 非参数假设检验 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 关键词：多元正态性;功率比较;光纤质量测试;假设检验;I类错误 软件：能量;北欧;R（右）;MersenneTwister公司;mvtnorm公司;AS 177标准;最小值安全系数;正常重量试验;mv正常测试;AS 183标准;作为181;内部控制系统;QRM库;QuantPsyc公司;mvShapiro测试 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.W.Joenssen}和\textit{J.Vogel}，J.Stat.Compute。模拟84，第5期，1055--1078（2014；Zbl 1453.62522） 全文： 内政部 参考文献： [1] C.J.Kowalski，带正态边缘的非正态二元分布，美国统计学。27（1973），第103-106页。doi:10.2307/2683630[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者] [2] 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