BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Stelmach Jacek (University of Economics in Katowice, Poland)
Title
Using Permutation Tests in Multiple Correlation Investigation
Wykorzystanie testu permutacyjnego w badaniach korelacji wielowymiarowej
Source
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2012, t. 269, s. 73-81, tab., rys., bibliogr. 5 poz.
Issue title
Multivariate Statistical Analysis : Methodological Aspects and Applications
Keyword
Testy statystyczne, Analiza korelacji, Metoda Monte Carlo
Statistical tests, Correlation analysis, Monte Carlo method
Note
summ., streszcz.
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)

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)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Blackford J.U., Kim G., Waller N., Koder P.: A Manual for the Multivariate Permutation Test for Correlations [2010.05.31]
  2. Efron B., Tibshirani R. (1993) An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall. N.York
  3. Good P. I. (1994) Permutation Tests: A practical guide for testing Hypotheses, Springer-Verlag, N. York
  4. 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.
  5. Odiase J.I., Ogbonmwan S.M. (2007) Correlation Analysis: Exact Permutation Paradigm, Matiematiczki Wiesnik, vol. 59, str. 161-170.
Cited by
Show
ISSN
0208-6018
Language
eng
URI / DOI
http://hdl.handle.net/11089/1885
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu