Using Permutation Tests in Multiple Correlation Investigation

• Autorzy: Jacek Stelmach

Warianty tytułu

Wykorzystanie testu permutacyjnego w badaniach korelacji wielowymiarowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An indication of correlation between dependent variable and predictors is a crucial point in building statistical regression model. The test of Pearson correlation coefficient - with relatively good power - needs to fulfill the assumption about normal distribution. In other cases only non-parametric tests can be used. This article presents a possibility and advantages of permutation tests with the discussion about proposed test statistics. The power of proposed tests was estimated on the basis of Monte Carlo experiments. The investigations were carried out for real data - a sample of refinery process parameters, where the indication of changes in correlation, even for sample with small size is very important. It creates an opportunity to react to changes and update statistical models quickly and keep acceptable quality of prediction. (original abstract)

Istotnym zagadnieniem w procesie tworzenia modeli statystycznych jest dobór predyktorów skorelowanych ze zmienną zależną. Test współczynnika korelacji Pearsona o stosunkowo dużej mocy wymaga spełnienia założenia o normalności rozkładu badanych danych. W innym przypadku wyłącznie mogą być wykorzystane testy nieparametryczne. Artykuł przedstawia zalety testów permutacyjnych wraz z propozycją zastosowania konkretnych statystyk testowych. Moc tych testów została oszacowana metodą Monte Carlo. Badania zostały przeprowadzone dla rzeczywistych danych reprezentujących parametry procesu rafineryjnego, w którym wykrycie zmian korelacji, nawet dla małych liczności jest bardzo ważne. Daje to możliwość reakcji na zmiany i szybkiego uaktualniania modeli statystycznych, utrzymując zadowalającą jakość prognoz. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Statistical tests; Correlation analysis; Monte Carlo method

PL

Testy statystyczne; Analiza korelacji; Metoda Monte Carlo

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2012
• Tom: 269 Multivariate Statistical Analysis : Methodological Aspects and Applications
• Strony: 73--81

Twórcy

autor

Jacek Stelmach

• University of Economics in Katowice, Poland

Bibliografia

• Blackford J.U., Kim G., Waller N., Koder P.: A Manual for the Multivariate Permutation Test for Correlations [2010.05.31]
• Efron B., Tibshirani R. (1993) An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall. N.York
• Good P. I. (1994) Permutation Tests: A practical guide for testing Hypotheses, Springer-Verlag, N. York
• Kończak G. (2008) O pewnym teście dla weryfikacji hipotezy o równości wartości przeciętnych w k populacjach, [w:] Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych, Zeszyty Naukowe 8, tom 2, str. 337-344. WSH Kielce.
• Odiase J.I., Ogbonmwan S.M. (2007) Correlation Analysis: Exact Permutation Paradigm, Matiematiczki Wiesnik, vol. 59, str. 161-170.

Identyfikatory

DOI

11089/1885