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首页> 外文期刊>Journal of statistical computation and simulation >Shapiro-Francia test compared to other normality test using expected p-value
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Shapiro-Francia test compared to other normality test using expected p-value

机译：Shapiro-Francia检验与使用预期p值的其他正常检验相比

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The Shapiro-Francia (SF) normality test is an important test in statistical modelling. However, little has been done by researchers to compare the performance of this test to other normality tests. This paper therefore measures the performance of the SF and other normality tests by studying the distribution of their p-values. For the purpose of this study, we selected eight well-known normality tests to compare with the SF test: (i) Kolmogorov-Smirnov (KS), (ii) Anderson-Darling (AD), (iii) Cramer von Mises (CM), (iv) Lilliefors (LF), (v) Shapiro-Wilk (SW), (vi) Pearson chi-square (PC), (vii) Jarque-Bera (JB) and (viii) D'Agostino (DA). The distribution of p-values of these normality tests were obtained by generating data from normal distribution and well-known symmetric non-normal distribution at various sample sizes (small, medium and large). Our simulation results showed that the SF normality test was the best test statistic in detecting deviation from normality among the nine tests considered at all sample sizes.
机译：Shapiro-Francia（SF）正态性检验是统计建模中的重要检验。但是，研究人员几乎没有做过将此测试的性能与其他正常性测试进行比较的工作。因此，本文通过研究p值的分布来衡量SF和其他正态性检验的性能。为了本研究的目的，我们选择了八种著名的正态性检验与SF检验进行比较：（i）Kolmogorov-Smirnov（KS），（ii）Anderson-Darling（AD），（iii）Cramer von Mises（CM ），（iv）小调（LF），（v）Shapiro-Wilk（SW），（vi）Pearson卡方（PC），（vii）Jarque-Bera（JB）和（viii）D'Agostino（DA） 。这些正态性检验的p值分布是通过在各种样本大小（小，中和大）下从正态分布和众所周知的对称非正态分布生成数据而获得的。我们的模拟结果表明，在所有样本量下考虑的九项测试中，SF正态性检验是检测与正态性偏差的最佳检验统计量。

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