¿Cómo puedo verificar si los datos son i.i.d. dibujado de una distribución multivariante desconocida?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
¿Cómo puedo comprobar si los datos que está dibujado yo.yo.d. de un desconocido multivariante de distribución?
Usted no puede.
Usted puede comprobar para ciertos tipos de violación de la independencia, y para ciertos tipos de infracción de idéntica distribución. Sin embargo, de no rechazar en tales pruebas no implica que lo hacen tienen la independencia o idéntica distribución.
Por ejemplo, si tiene observaciones a lo largo del tiempo se pudo comprobar la presencia de correlación serial, una forma particular de la dependencia. O si tiene alguna otra variable en el que se sospecha que la distribución puede ser diferente, puede verificar si son similares en esa variable.
[Por lo general, si usted está tratando de evaluar la idoneidad de los supuestos de algún otro procedimiento formal de las pruebas de hipótesis responde a la pregunta equivocada y puede ser contraproducente.]
Aksakal
Puntos
11351
La independencia es imposible establecer, así que vamos por menos ambiciosas metas.
Yo recomendaría usted para buscar en la aleatoriedad de las pruebas en el sitio web de NIST, si usted tiene una muestra grande. Que se recogen específicamente para probar generadores de números aleatorios, que se supone que son de salida exactamente yo.yo.d. números aleatorios.
Si las muestras son pequeñas, entonces tal vez usted puede diseñar su propio conjunto de pruebas. Te gustaría poner a prueba para la serie de autocorrelación, de la unidad de raíz y homoscedasticity al menos. Usted podría utilizar las siguientes pruebas para muestras pequeñas:
- ADF prueba de la unidad de raíz
- De Ljung-Box de autocorrelación
- Engle ARCHtest
ACTUALIZACIÓN Si usted necesita para poner a prueba dos conjuntos de datos si provienen de la misma distribución, entonces K-S de la prueba (dos muestras) sería un lugar para comenzar su proceso de pensamiento.
