Published January 1, 2012
| Version v1
Publication
Open
Goodness-of-fit testing for the inverse Gaussian distribution based on new entropy estimation using ranked set sampling and double ranked set sampling
Description
Entropy is a measure of uncertainty and dispersion associated with a random variable. Several goodness-of-fit tests based on entropy are available in literature and the entropy been widely used in many applications. Goodness-of-fit test for the inverse Gaussian distribution is studied based on new entropy estimation using simple random sampling (SRS), ranked set sampling (RSS) and double ranked set sampling (DRSS) methods. The critical values of the new tests are obtained using Monte Carlo simulations. The power values of the suggested tests based on several alternative hypotheses using SRS, RSS, and DRSS are also presented. It is observed that the proposed tests are more powerful as compared to the test under SRS. Also, it turns out that the test based on DRSS is superior to the RSS test for all of the cases considered in this study. Since the suggested goodness-of-fit tests for the inverse Gaussian distribution using DRSS are more efficient than that based on RSS, one may consider them using multistage RSS.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الإنتروبيا هي مقياس لعدم اليقين والتشتت المرتبط بمتغير عشوائي. تتوفر العديد من اختبارات حسن الملاءمة القائمة على الإنتروبيا في الأدبيات وتم استخدام الإنتروبيا على نطاق واسع في العديد من التطبيقات. تتم دراسة اختبار حسن الملاءمة للتوزيع الغاوسي العكسي بناءً على تقدير الإنتروبي الجديد باستخدام أخذ العينات العشوائية البسيطة (SRS)، وأخذ العينات المصنفة (RSS) وطرق أخذ العينات المصنفة المزدوجة (DRSS). يتم الحصول على القيم الحرجة للاختبارات الجديدة باستخدام محاكاة مونت كارلو. كما يتم عرض قيم القوة للاختبارات المقترحة بناءً على العديد من الفرضيات البديلة باستخدام SRS و RSS و DRSS. لوحظ أن الاختبارات المقترحة أكثر قوة مقارنة بالاختبار في ظل نظام الحماية الإضافي. أيضًا، اتضح أن الاختبار القائم على DRSS متفوق على اختبار RSS لجميع الحالات التي تم النظر فيها في هذه الدراسة. نظرًا لأن اختبارات حسن الملاءمة المقترحة للتوزيع الغاوسي العكسي باستخدام DRSS أكثر كفاءة من تلك القائمة على RSS، يمكن للمرء أن ينظر فيها باستخدام RSS متعدد المراحل.Translated Description (French)
L'entropie est une mesure de l'incertitude et de la dispersion associée à une variable aléatoire. Plusieurs tests d'adéquation basés sur l'entropie sont disponibles dans la littérature et l'entropie a été largement utilisée dans de nombreuses applications. Le test de qualité d'ajustement pour la distribution gaussienne inverse est étudié sur la base d'une nouvelle estimation de l'entropie à l'aide de méthodes d'échantillonnage aléatoire simple (SRS), d'échantillonnage en ensembles classés (RSS) et d'échantillonnage en ensembles à double classement (DRSS). Les valeurs critiques des nouveaux tests sont obtenues à l'aide de simulations Monte Carlo. Les valeurs de puissance des tests suggérés basées sur plusieurs hypothèses alternatives utilisant SRS, RSS et DRSS sont également présentées. Il est observé que les tests proposés sont plus puissants par rapport au test sous SRS. Aussi, il s'avère que le test basé sur DRSS est supérieur au test RSS pour l'ensemble des cas considérés dans cette étude. Étant donné que les tests de qualité d'ajustement suggérés pour la distribution gaussienne inverse utilisant DRSS sont plus efficaces que ceux basés sur RSS, on peut les envisager en utilisant RSS multi-étages.Translated Description (Spanish)
La entropía es una medida de incertidumbre y dispersión asociada a una variable aleatoria. Varias pruebas de bondad de ajuste basadas en la entropía están disponibles en la literatura y la entropía se ha utilizado ampliamente en muchas aplicaciones. La prueba de bondad de ajuste para la distribución gaussiana inversa se estudia en función de la nueva estimación de entropía utilizando métodos de muestreo aleatorio simple (SRS), muestreo de conjunto clasificado (RSS) y muestreo de conjunto de doble clasificación (DRSS). Los valores críticos de los nuevos ensayos se obtienen mediante simulaciones de Monte Carlo. También se presentan los valores de potencia de las pruebas sugeridas basadas en varias hipótesis alternativas utilizando SRS, RSS y DRSS. Se observa que las pruebas propuestas son más potentes en comparación con la prueba bajo SRS. Además, resulta que la prueba basada en DRSS es superior a la prueba RSS para todos los casos considerados en este estudio. Dado que las pruebas de bondad de ajuste sugeridas para la distribución gaussiana inversa utilizando DRSS son más eficientes que las basadas en RSS, se pueden considerar utilizando RSS de múltiples etapas.Files
2193-2697-1-8.pdf
Files
(316.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a6d304c92d4bcd25432d40c39f4ac1f6
|
316.6 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اختبار حسن الملاءمة للتوزيع الغاوسي العكسي بناءً على تقدير الإنتروبي الجديد باستخدام أخذ العينات المصنفة وأخذ العينات المصنفة المزدوجة
- Translated title (French)
- Test de qualité d'ajustement pour la distribution gaussienne inverse basé sur une nouvelle estimation de l'entropie à l'aide d'un échantillonnage par ensemble classé et d'un échantillonnage par ensemble à double classement
- Translated title (Spanish)
- Pruebas de bondad de ajuste para la distribución gaussiana inversa basada en la nueva estimación de entropía utilizando el muestreo de conjuntos clasificados y el muestreo de conjuntos de doble clasificación
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2168978279
- DOI
- 10.1186/2193-2697-1-8
References
- https://openalex.org/W1976586692
- https://openalex.org/W1986049907
- https://openalex.org/W1992364702
- https://openalex.org/W1999027478
- https://openalex.org/W2014302914
- https://openalex.org/W2060743982
- https://openalex.org/W2070879425
- https://openalex.org/W2074287476
- https://openalex.org/W2079426926
- https://openalex.org/W2148376270
- https://openalex.org/W2148527884