Testy normality

Abstract

Cílem práce zaměřené na testování normality je popsání nejen statistických testů, ale i grafických metod. V první kapitole práce jsou popsány grafické metody, které se používají při testování normality zejména histogram, boxplot, Q-Q plot. Ve druhé části jsou popsány testy např. Shapirův-Wilkův, Kolmogorovův-Smirnovův, Lillieforsův, Andersonův-Darlingův, chí-kvadrát používané na testování shody rozdělení náhodného výběru s normálním rozdělením. U každého testu je uvedena testová statistika, kritický obor, případně odkaz na literaturu, kde lze najít tabulku kritických hodnot. Ve třetí části je provedena simulační studie, zda náhodný výběr pochází z normálního rozdělení. Výběry z různých rozdělení byly generovány programem R.

The aim of this thesis focused on testing normality is to describe both statistical tests and graphical methods. The first part is devoted to graphical methods used to testing normality (particularly Histogram, Boxplot and Q-Q Plot). The tests used for testing the conformity of random sample distribution with normal distribution, e.g., Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Anderson-Darling, Chi-squared, are described in the second part. The test statistics, the critical region and alternatively the link for tabulated critical values are listed for each test. The simulations, whether the random sample comes from normal distribution, are described in the third part. The samples from di erent distributions were generated by Program R.