ﻣﻄﺎﻟﻌﻪای درآزﻣﻮنﻫﺎی ﻫمگنی وارﯾﺎﻧﺲﻫﺎدر برابر فرض مخالف مرتب شده
General Material Designation
[پایان نامه]
First Statement of Responsibility
ﺳﻮﻣﺎ ﺧﺎﻧﺰاد ﻣﺠﯿﺪی
.PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC
Place of Publication, Distribution, etc.
سنندج
Name of Publisher, Distributor, etc.
دانشگاه کردستان، دانشکده علوم پایه
Date of Publication, Distribution, etc.
۱۳۹۵
PHYSICAL DESCRIPTION
Specific Material Designation and Extent of Item
چ، ۹۶ص
Other Physical Details
مصور، جدول
Accompanying Material
حاوی یک لوح فشرده
GENERAL NOTES
Text of Note
چکیده فارسی _ انگلیسی
INTERNAL BIBLIOGRAPHIES/INDEXES NOTE
Text of Note
کتابنامه: ص. ۹۲-۹۶
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
کارشناسی ارشد
Discipline of degree
آمار ریاضی
Body granting the degree
کردستان
Text preceding or following the note
۱۹/۲۸
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
مسئله ی شناسایی روندهای یکنواخت در واریانسها در بیشتر موارد کاربردی مطرح میشوند و از روشهای آماری متعددی برای آزمون چنین مسائلی استفاده میشود.دراین پایان نامه شش آزمون لون، کنتراست دوگانه، کنتراست چندگانه، مدهولکر- مک درموت با مقادیر ساختگی میلر، روند لون و لون گونه ای تو در تو با دو روش حذف صفر ساختاری هاینز- هاینز و روش تصحیح صفر در توزیع های متقارن ، چوله و دم سنگین با اندازه نمونه ها ی متفاوت بررسی میشوند . هدف ما مقایسه عملکرد آزمونهای توزیع آزاد لون گونهای تو در تو با سایر آزمونها است. این مقایسات براساس بررسی نرخ خطای نوع اول و توان آزمونها است. نتایج شبیه سازی نشان میدهند که آزمون توزیع آزاد لون گونهای تو در تو، یک برآورد خیلی دقیق را به دست میدهد و یک توان نزدیک به حالت ایدهآل را برای انواع توزیعها، اندازه نمونهها و فرضهای مخالف مختلف ارائه میدهد.
Text of Note
The problem of detecting monotonic trends in variances is met in many applications and numerous statistical procedures are employed for assess in such problems. In this thesis, we consider six tests: Levene, Double Contrast, Multi-ple Contrast, Mudholkar-McDermott-Mudholkar with Miller’spseudovalues, Levene Trend, Nested Levene-type, using two methods Hines-Hines structural zero removal and zero- correction method in symmetrical, heavy- tailed and skewed distributions with different samples size. Our goal is to evaluate nested levene-type distribution-free test performance with the other tests. These eval-uations are base on studying the type of I error rate and power of tests. The simulation results show that nested levene-type distribution-free test gives a more accurate estimate of size of the test and provides a power nearly to the ideals power for variety of distributions, sample sizes and different alternatives hypothesis.