Zur Quantifizierung des Normalverteilungsgrades

dc.contributor.author	Langesberg, Christian
dc.contributor.author	Ligges, Uwe
dc.contributor.author	Weihs, Claus
dc.date.accessioned	2018-04-27T07:20:30Z
dc.date.available	2018-04-27T07:20:30Z
dc.date.issued	2018-04-25
dc.description.abstract	Ob die Werte einer Stichprobe aus einer Normalverteilung stammen ist in der Statistik eine häufig gestellte Frage. Gebräuchliche Werkzeuge zur Beantwortung dieser Frage sind häufig entweder nicht automatisierbar oder nicht in der Lage, Abstufungen zu erkennen. Der vorliegende Aufsatz stellt aktuell verwendbare Ansätze vor, welche keinen dieser Nachteile aufweisen. Mit theoretischen Überlegungen und einer Simulationsstudie, sowie der Berücksichtigung von Stichprobengrößen und der Schätzung von Normalverteilungsparametern, werden diese Ansätze verglichen. Als beste Verfahren stellen sich Abwandlungen der Metriken nach Kolmogorov und Lévy, sowie eine Transformation der Teststatistik von Jarque und Bera heraus.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/36856
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-18857
dc.language.iso	de	de
dc.subject	Normalverteilung	de
dc.subject	Simulationsstudie	de
dc.subject	Metriken und Distanzmaße für Verteilungen	de
dc.subject	Tests auf Vorliegen einer Verteilung	de
dc.subject.ddc	004
dc.subject.ddc	310
dc.subject.ddc	620
dc.title	Zur Quantifizierung des Normalverteilungsgrades	de
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	workingPaper	de
dcterms.accessRights	open access
eldorado.secondarypublication	false	de

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