Resumen

Se desarrolló un test de razón de verosimilitud empírica (ELR) simple y eficiente para la normalidad basado en restricciones de momentos de la distribución semi-normal. El test propuesto también puede ser modificado fácilmente para probar desviaciones de la semi-normalidad y es relativamente simple de implementar en varios paquetes estadísticos sin necesidad de ordenar las observaciones. Mediante simulaciones de Monte Carlo, nuestro test demostró ser superior a otros tests de bondad de ajuste (GoF) bien conocidos considerados bajo distribuciones alternativas simétricas para tamaños de muestra pequeños a moderados. Un ejemplo de datos reales reveló la robustez y aplicabilidad del test propuesto, así como su superioridad en poder sobre otros tests comunes existentes estudiados.

• Materias:Modelar datos Estimadores sesgados Muestreo doble sintético Razón de verosimilitud empírica Diseño adaptativo bayesiano
• Subjects:Modeling data Biased estimators Synthetic double sampling Empirical likelihood ratio Bayesian adaptive design
• Palabras claves:Simple; Eficiente; Razón de verosimilitud empírica; Normalidad; Distribución semi-normal; Simulaciones de Monte Carlo
• Keywords:Simple; Efficient; Empirical likelihood ratio; Normality; Half-normal distribution; Monte Carlo simulations