Journals / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik / 2001 / Cilt: 2 - Sayı: 1

A new transformation method for Kruskal-Wallis statistic to decompose independent parts

Kruskal-Wallis istatistiğinin bağımsız parçalarına ayrılmasında yeni bir dönüşüm yöntemi

Pages
183–189
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Consequently it has also been showed that the statistic H has asymptotically chi-square distribution with k-1 degrees of freedom.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The theorem is that well-known Kruskal-Wallis H statistic has asymptotically chi-square distribution with k-1 degrees of freedom while sample sizes are n1,n2,...,nk and sample rank sums are R1,R2,...,Rk from k populations.
📊
Key Findings & Data:Kruskal (1952) has used a transformation formula, which decompose the statistic (n+l).H/n to independent parts, to prove the theorem.
💡
Conclusion & Impact:Consequently it has also been showed that the statistic H has asymptotically chi-square distribution with k-1 degrees of freedom.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The theorem is that well-known Kruskal-Wallis H statistic has asymptotically chi-square distribution with k-1 degrees of freedom while sample sizes are n1,n2,...,nk and sample rank sums are R1,R2,...,Rk from k populations. Kruskal (1952) has used a transformation formula, which decompose the statistic (n+l).H/n to independent parts, to prove the theorem. Then he has argued that the statistic (n+l)-H/n is a quadratic form of asymptotically normal random variables. Consequently he has argued that the statistic (n+l).H/n and also the statistic H has asymptotically chi-square distribution. In this study to prove the theorem by using new transformation formula, which divide to independent parts of only the statistic H, it has been proved that the statistic H may be directly written as a quadratic form of asymptotically standard normal random variables. Consequently it has also been showed that the statistic H has asymptotically chi-square distribution with k-1 degrees of freedom.

Özet

k kitleden çekilen örneklem büyüklükleri nı,n2,...,nk ve örneklem sıra sayıları toplamları R1,R2,...,Rk olduğuna göre bu göstergelere dayalı olarak tanımlanan Kruskal-Wallis H istatistiği asimptotik olarak k-1 serbestlik derecesinde ki-kare dağılımlı olacaktır. Bu teorem Kruskal tarafından tanıtlanmıştır. Bu tanıtlamada n=n1+n2+...+nk olmak üzere (n+l)-H/n istatistiği kullanılmıştır. Bu istatistiğin bir dönüşüm sonucunda standart normal raslantı değişkenlerinin bir karesel biçimi olarak yazılabileceği ve dolayısıyla da asimptotik olarak k-1 serbestlik derecesinde ki-kare dağılımlı olacağı gösterilmiştir. Buradan da (n+l).H/n istatistiğinin asimptotik olarak H istatistiğine eşitleneceğini göz önünde bulundurularak H istatistiğinin dahi k-1 serbestlik derecesinde ki-kare dağılımlı olduğu sonucu çıkarılmıştır. Bu çalışmada farklı bir dönüşüm uygulanarak doğrudan doğruya H istatistiğinin k-1 sayıda standart normal raslantı değişkeninin karesel biçimi olarak yazılabileceği ve dolayısıyla da asimptotik olarak k-1 serbestlik derecesinde ki-kare dağılımlı olacağı gösterilmiştir.

🔖

Cite This Article

KORKMAZ, A., GÜNAY, S. (2022). A new transformation method for Kruskal-Wallis statistic to decompose independent parts. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, Cilt: 2 - Sayı: 1, 183–189. https://ajindex.com/articles/438529

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Bickel, P. J. ve Doksum, K. A. (1977).
  2. Mathematical Statistics, Prentice Hall, s. 344-406,
  3. New Jersey. Dixon, W. J. ve Massey, F. J. (1983).
  4. Introduction to Statistical Analysis, McGraw-Hill, s. 395-397,
  5. New York. Gibbons. J. D. (1971).
  6. Nonparametric Statistical Inference, McGraw Hill, s.6,149, Tokyo. Gnedenko, B. V. (1976).
  7. The Theory of Probability, Mir Publishers,s. 76, Moscow. Hollander, M. ve Wolfe, A. B. (1973).
  8. Nonparametric Statistical Methods, John Wiley and Sons, New York. Kruskal, W. H. (1952). "A Nonparametric Test for the Several Sample Problemé", The Annals of Mathematical Statistics, 23, 525-540.
  9. Sprent, P. (1989). Applied. Nonparametric Statistical Methods, Chapman and Hall, 2. 113, London. Wackerly, D. D., Mendenhall, ve W.-Scheaffer, R.L. (1996). Mathematical Statistics with Applicati-. ons, Duxbury Press, s. 290, 671-672, Belmont.