Такое преобразование сводит задачу проверки гипотезы симметрии к задаче проверки гипотезы однородности двух распределений, образованных соответственно левым и правым (относительно ) «хвостами» исходного распределения.
Пусть есть множество индексов тех наблюдений для которых , т. е. если то . Рассмотренные ниже критерии являются аналогами ранговых критериев однородности, введенных в п. 11.2.3.
Одновыборочный критерий Вилкоксона 1 использует статистику
Для математического ожидания и дисперсии имеем ([23]) в случае истинности нулевой гипотезы:
Критерий Фрэзера — Клотца 2 (критерий нормальных меток) основан на статистике
где — математическое ожидание порядковой статистики в вариационном ряду длины который образован абсолютными значениями случайных величин имеющих стандартное нормальное распределение.
Имеем ([23]) в случае нулевой гипотезы:
(11.43)
Аналог критерия Ван дер Вардена асимптотически подобен критерию Фрэзера — Клотца. Статистика этого критерия имеет вид [23]
(11.44)
с математическим ожиданием и дисперсией
где — обратная функция стандартного нормального распределения.
Все введенные ранговые критерии имеют асимптотически нормальное распределение с параметрами, задаваемыми формулами (11.41), (11.43), (11.45) соответственно. Применение этих критериев сводится к последовательности следующих шагов.
1. Из членов исходной выборки образуется новая выборка .
2. Величины упорядочиваются в порядке возрастания
3. Определяются ранги в ряду соответствующие нормам исходных наблюдений, для которых разность .
4. Вычисляется статистика критерия согласно формулам (11.40), (11.42) или (11.44).
5. Вычисляется величина
6. Гипотеза симметрии отвергается, если величина слишком велика, точнее, если выполняется одно из неравенств или , где а — заданный уровень значимости нулевой гипотезы.
Таким образом, для критериев симметрии (11.40), (11.42), (11.44) критическая область является двусторонней.
Часто гипотетический центр симметрии неизвестен и в качестве точки для проверки гипотезы (11.37), (11.38) используют ту или иную оценку параметра положения, например среднее арифметическое, медиану или какую-либо устойчивую оценку параметра положения (см. гл. 10). В этой ситуации применение непараметрических критериев, рассмотренных выше, будет носить уже приближенный характер.