Estudio de Monte Carlo para comparar 8 pruebas de normalidad sobre residuos de mínimos cuadrados ordinarios en presencia de procesos autorregresivos de primer orden

Autores/as

  • Sebastián Montenegro Asistente de investigación, CIENFI – Universidad Icesi, Cali, Colombia
  • Julio César Alonso Profesor tiempo completo, Director del CIENFI – Universidad Icesi, Cali, Colombia

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.estger.2014.12.003

Palabras clave:

Pruebas de normalidad, Autocorrelación, Simulación de Monte Carlo, Tamaño estadístico, Poder estadístico

Resumen

Este estudio tiene como objetivo evaluar el poder y tamaño de 8 pruebas de normalidad en la presencia de errores autorregresivos de orden uno y diferentes tamaños de muestra. Para lograr este objetivo se emplean simulaciones de Monte Carlo evaluando las siguientes pruebas: Cramér-von Mises, Anderson-Darling, Lilliefors, Pearson, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Jarque-Bera y D’Agostino-Pearson. Los resultados muestran 4 aspectos importantes: primero, el efecto de la autocorrelación sobre el tamaño y el poder de las pruebas es asimétrico. Segundo, el tamaño de todas las pruebas se distorsionan en presencia de autocorrelación fuerte. Tercero, ninguna de las pruebas tiene un mejor poder que las demás. Cuarto, cuando la muestra es pequeña, las pruebas de normalidad estudiadas tienen un poder muy bajo.

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Publicado

2015-09-07

Número

Sección

Artículo de investigación

Cómo citar

Estudio de Monte Carlo para comparar 8 pruebas de normalidad sobre residuos de mínimos cuadrados ordinarios en presencia de procesos autorregresivos de primer orden. (2015). Estudios Gerenciales, 31(136), 253-265. https://doi.org/10.1016/j.estger.2014.12.003