Neimaņa tests saliktām hipotēzēm

Abstract

Maģistra darbā tiek apskatīts Neimaņa tests saliktām hipotēzēm, kuru izmanto datu ekponencialitātes un normalitātes pārbaudei. Darba teorētiskajā daļā tiek analizēta Neimaņa testa uzbūve saliktām hipotēzēm neatkarīgiem datiem, kā arī veikta Neimaņa testa modifikācija atkarīgiem procesiem. Praktiskajā daļā tiek veiktas Monte Karlo simulācijas Neimaņa testam saliktām hipotēzēm neatkarīgiem datiem, iegūstot robežsadalījumus, kritiskās vērtības un jaudas pie dažādām alternatīvām, kā arī veiktas simulācijas Neimaņa testam saliktām hipotēzēm AR(1) procesam, lai iegūtu robežsadalījumu. Darbam pievienotas programmēšanas valodā R izveidotās programmas un programmā Maple veiktie aprēķini.

This work is devoted to Neyman smooth test for composite hyphotheses used for testing exponentiality and normality. In theoretical part of the work the Neyman smooth test for composite hypotheses for independent data is analyzed and the modification of Neyman smooth tests for dependent processes ir made. In practical part of the work Monte Carlo simulations to Neyman smooth test for composite hypotheses for independent data are made in order to get marginal distributions, critical values and empirical powers. Monte Carlo simulations for Neyman smooth test for composite hypotheses for AR(1) process are made.