Application of the Akaike information criterion for an assessment of sugar beet crop distribution

• Autorzy: Kornacki A. , Ostroga K.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie kryterium Akaike do oceny rozkladu plonow burakow cukrowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

PL

Słowa kluczowe

EN

sugar-beet; crop distribution; Akaike information criterion; application; normal distribution; log-normal distribution; model selection

• Wydawca: -
• Czasopismo: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
• Rocznik: 2011
• Tom: 11
• Opis fizyczny: p.181-188,ref.

Twórcy

autor

Kornacki A.

• Department of Applied Mathematics and Informatics, University of Life Sciences in Lublin, Lublin, Poland

autor

Ostroga K.

Bibliografia

• 1. Akaike H.1974.: A new look at the statistical model identifi cation. IEEE.Trans.Autom.Contr, AC-19, 716-723.
• 2. Anderson T.W., Darling D.A. 1954.: A test of goodness of fi t JASA 49, 765-769.
• 3. Andrews D.F., Gnanadesikan R., Warner J.L. 1973.:Methods for assessing multivariate normality. In P.R Krishnaiah, ed, Multivariate Analysis, 3rd ed., Academic Press, New York.
• 4. Bera A., John. 1986.:Test for multivariate normality with Pearson alternatives. Commun in Statist. 12, 103-117.
• 5. Box G.E.P., 1953.:A note on regions for tests of kurtosis. Biometrika 40, 465-468.
• 6. Bowman K.O., Shenton L.R. 1975.:Omnibus test contours for depature from normality based on 1 b and b2.
• 7. Bzowska-Bakalarz M., Gil K. 2008.:Analiza funkcjonowania bazy danych do monitorowania systemu produkcji buraków cukrowych. Inzynieria Rolnicza 2,15-21.
• 8. Cox D.R., Small N.J.H. 1978.:Testing Multivariate normality. Biometrika 65, 263-262.
• 9. D’Agostino R.B. 1971.:An omnibus test for normality for moderate and large size samples. Biometrika 58, 341-348.
• 10. Domanski C. 1990.:Testy statystyczne. PWE, Warszawa.
• 11. Franck W.E. 1981.:The most powerful invariant test of normal versus Cauchy with applications to stable alternatives. JASA 76, 1002-1005.
• 12. Geary, R.C. 1947.: Testing for normality. Biometrika.34, 209-242.
• 13. Green J.R., Hegazy Y.A.S. 1976. Powerful modifi ed EDF goodness of fi t test. JASA 71, 204-209.
• 14. Hawkins D.M. 1981.:A new test for multivariate normality and homoscedasticity. Technometrics 23, 105-110.
• 15. Henze, N., Zirkler, B. 1990.:A class of invariant consistent tests for multivariate normality. Commun in Statist. 19, 3595-3617.
• 16. Koziol J.A. 1986.:Assesing multivariate normality: a compendium Commun in Statist 15, 2763-2783.
• 17. Kulback Leibler. 1951.: On information and suffi ciency. Ann.Math.Statist, 22, 79-86.
• 18. Lin, C.C. Mudholkar G.S. 1980.:A simple test for normality against non-symmetric alternatives. Buiometrika 67, 455-461. 188 Andrzej Kornacki, Katarzyna Ostroga
• 19. Locke C., Spurrier J.D. 1976.:The use of U-Statistics for testing normality against non-symmetric alternatives. Biometrika 63, 143-147.
• 20. Oja H. 1983.:New tests for normality. Biometrika 70, 297-299.
• 21. Ostroga K 2010.:Techniczne i technologiczne uwarunkowania produkcji buraków cukrowych na tle aktualnej organizacji rynku rolnego. Rozprawa doktorska. Wyd UP Lublin.
• 22. Pearson E.S. 1930:A further development of tests for normality. Biometrika 22, 239-249.
• 23. RaoC.R. 1980.:Modele liniowe statystyki matematycznej PWN Warszawa.
• 24. Royston J.P. 1983.:Some techniques for assessing multivariate normality based on the
• 25. Shapiro-Wilk W. Appl Statist 32, 121-133.
• 26. Sakamoto .Y., Ishiguro M., Kitagawa G. 1986.:Akaike Information Criterion Statistics. Mathematics and Its Application.