Expression de forme fermée pour la distribution de l'échantillon kurtosis de distribution gaussienne

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Existe-t-il une expression de forme fermée pour la distribution de l'échantillon Kurtosis de données échantillonnées à partir de la distribution gaussienne? c'est à dire,

KP(K^<a) où est l'exemple de kurtosis.K^

yoki
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Un exemple de kurtosis est donné par des expressions de forme fermée; il existe différentes formules, mais je n'ai jamais vu celle à utiliser qui dépend de la distribution que vous pensez avoir. Peut-être voulez-vous dire qu'il existe une expression de forme fermée pour la fonction de densité de probabilité de kurtosis lors de l'échantillonnage à partir d'un gaussien?
Nick Cox
Je suis vraiment désolé, je veux dire la distribution de l'échantillon de kurtosis, pas l'échantillon de kurtosis lui-même.
yoki
Merci pour la clarification. Plus trivialement, voir par exemple meta.stats.stackexchange.com/questions/1479/… sur la nécessité de ne pas remercier les gens, etc. Posez simplement la question!
Nick Cox

Réponses:

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La distribution d'échantillonnage exacte est difficile à calculer; il y a eu les premiers moments (remontant à 1929), diverses approximations (remontant au début des années 1960) et des tableaux, souvent basés sur la simulation (remontant aux années 1960).

Pour être plus précis:

Fisher (1929) donne des moments de la distribution d'échantillonnage de l'asymétrie et du kurtosis dans des échantillons normaux, et Pearson (1930) (également) donne les quatre premiers moments de la distribution d'échantillonnage de l'asymétrie et du kurtosis et propose des tests basés sur eux.

Ainsi par exemple :

E(b2)=3(n1)n+1

Var(b2)=24n(n2)(n3)(n+1)2(n+3)(n+5)

L’asymétrie de est de 216b2216n(129n+519n27637n3+)

L'excès de kurtosis de est de 540b2.540n20196n2+470412n3+

E(b2)Var(b2)

b2=nje(Xje-X¯)4(je(Xje-X¯)2)2

SU

n

D'Agostino et Tietjen (1971) donnent des tableaux plus détaillés des centiles pour le kurtosis.

D'Agostino et Pearson (1973) donnent des graphiques de points de pourcentage de kurtosis qui couvrent à nouveau une gamme plus étendue de cas.

Fisher, RA (1929),
«Moments and Product Moments of Sampling Distributions»,
Actes de la London Mathematical Society , série 2, 30: 199-238.

Pearson, ES, (1930)
«Un développement ultérieur des tests de normalité»,
Biometrika , 22 (1-2), 239-249.

Pearson, ES (1963)
"Quelques problèmes survenant dans l'approximation des distributions de probabilité, en utilisant les moments",
Biometrika , 50 , 95-112


b1b2


b2


b2b1

Glen_b -Reinstate Monica
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24/nnn

Alecos Papadopoulos
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nn=500n>1000