prikaz prve stranice dokumenta Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
Access restricted to authenticated users
master's thesis
Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
Split: University of Split, Faculty of Science, 2022. urn:nbn:hr:166:626106
Brkljačić, Matea
University of Split
Faculty of Science
Department of Mathematics

Institutional repository: Repository of Faculty of Science

Cite this document

Brkljačić, M. (2022). Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije (Master's thesis). Split: University of Split, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, Matea. "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije." Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, Matea. "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije." Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, M. (2022). 'Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije', Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, accessed 03 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić M. Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije [Master's thesis]. Split: University of Split, Faculty of Science; 2022 [cited 2024 December 03] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

M. Brkljačić, "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije", Master's thesis, University of Split, Faculty of Science, Split, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Metadata
TitleStatistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
Title (english)Statistical goodness-of-fit tests based on empirical distribution function
AuthorMatea Brkljačić
MentorVesna Gotovac Đogaš (mentor)
Committee memberVesna Gotovac Đogaš (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAna Laštre (član povjerenstva)
Committee memberStipe Marić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Split
Faculty of Science
(Department of Mathematics)
Split
Defense date and country2022-09-29, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Abstract
U ovom radu obrađeni su problemi prilagodbe jednog i K, K ≥ 2 uzorka. Kod problema jednog uzorka, statistički testovi prilagodbe su testovi koji nam govore predstavljaju li određeni podaci uzorka podatke koje biste očekivali pronaći u stvarnoj populaciji. Statistički testovi prilagodbe za problem K uzorka daju odgovore o jednakosti distribuciji dva ili više nezavisnih uzoraka. Svi obrađeni testovi razjašnjeni su kroz svoje testne statistike, osnovne komponente dekompozicije statistike te nulte distribucije. Kod problema jednog uzorka obrađeni su testovi prilagodbe redom: Kolmogorov-Smirnovljev, Anderson-Darlingov, Cramér-von-Misesov i Watsonov. Kao primjer ispitujemo kvalitetu uniformnog pseudo-slučajnog generatora u softveru R. Skup 100,000 slučajno izgeneriranih brojeva može se naći pod nazivom PRG. U podacima o koncetraciji PCB (poliklorirani bifenil) 65 Anacapa ptica je od interesa testiranje normalnosti. U poglavlju o problemu K uzoraka, bavimo se Kolmogorov-Smirnovljevim testom i Anderson-Darlingovim. Sličnosti i razlike testova za probleme jednog i K uzorka su objašnjene. Rad završavamo problemom usporedbe distribucija dva uzorka slučajnih brojeva i K-uzorka iz skupa podataka "Iris". Ovaj poznati skup podataka Iris o perunici daje mjere u centimetrima varijabli duljine i širine čašice i duljine i širine latice za 50 cvjetova svake od 3 vrste perunike. Vrste su Iris setosa, versicolor i virginica.
Abstract (english)
In this paper, the goodness-of-fit problems of one and K, K ≥ 2 samples are dealt with. In one-sample problems, statistical goodness-of-fit tests are tests that tell us whether certain sample data represent the data you would expect to find in the real population. Statistical goodness-of-fit tests for the K sample problem provide answers about the equality of the distribution of two or more independent samples. All processed tests are explained through their test statistics, the basic components of the decomposition of statistics and the null distribution. In the case of one-sample problems, the Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Cramér-von-Mises and Watson tests were processed in order. We analyze the distributions of the data sets PCB and PRG. In the chapter on the K samples problem, we deal with the Kolmogorov-Smirnov test and the Anderson-Darling test. The similarities and differences of the tests for the one-sample and K-sample problems are explained. We end the paper with the problem of comparing the distributions of two samples of random numbers and the K-sample from the "Iris" data set.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:166:626106
Study programmeTitle: Mathematics; specializations in: major in pure mathematics, major in computing, major in teaching, major in statistics and computing
Course: major in computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra matematike (magistar/magistra matematike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to authenticated users
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2023-02-15 11:55:23