Тест на нормальность, не зная значения выборки - DataScientist
Купить гитару в Москве
0 голосов
/

Я искал способ подойти к своей проблеме.

Это сценарий из многомерного статистического назначения при анализе подтверждающих факторов.

Нам дали только корреляционная матрица на 6 переменных, стандартные отклонения и размер выборки . Модель предполагает, что $X1$, $X2$ и $X$ 3 являются индикаторами данного фактора $F1$, в то время как $X4$, $X5$ и $X6$ являются индикаторами другого фактора $F2$ (мы на самом деле знаем, какиефакторы и переменные это так, но поскольку мой вопрос теоретический, я сохраняю это проще).

Я уже оценил модель измерения, обнаружил, что она имеет 7 степеней свободы и перешел к предположениям метода.

Теперь, предполагая, что я хочу выполнить этап извлечения фактора, используя оценщик ML, который предполагает нормальность данных: есть ли способ проверить нормальность выборки с помощью предоставленной информации?

Iценим любые небольшие идеи и / или указания, которые могут помочь!

1 Ответ

2 голосов
/

Нет. Вы не можете проверить на нормальность, только зная первые два момента распределения (корреляция, ковариация, среднее значение и SD - все первое и второе, включая оценки момента продукта). Вам необходимо знать весь образец, чтобы проверить его на пригодность для определенного распределения. По крайней мере, вам нужно знать асимметрию и эксцесс, чтобы исключить некоторые специфические нарушения нормальности.

Добро пожаловать на сайт DataScientist, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...