a 2023

Methods of Estimating Parameters of Skewed or Truncated Normal Distribution in the Presence of Observations Outside of Measurable Range

JANOŠOVÁ, Markéta a Stanislav KATINA

Základní údaje

Originální název

Methods of Estimating Parameters of Skewed or Truncated Normal Distribution in the Presence of Observations Outside of Measurable Range

Autoři

JANOŠOVÁ, Markéta a Stanislav KATINA

Vydání

Olomoucian Days of Applied Mathematics 2023, 2023

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Označené pro přenos do RIV

Ne

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

measurable range; parameter estimation; limit of detection

Příznaky

Mezinárodní význam
Změněno: 21. 6. 2023 12:13, Mgr. Markéta Janošová, Ph.D.

Anotace

V originále

Every laboratory equipment has limits to what it can accurately measure. Generally, for every laboratory apparatus three types of limits should be defined – limit of blank (LoB), limit of detection (LoD) and limit of quantitation (LoQ). If an observation falls outside of the measurable range, there is an issue of estimating parameters of the distribution. In this contribution we look at four different methods applied to samples generated from skewed and truncated normal distributions – ignoring censored observations, replacing censored observations, using a truncated version of target distribution, and using target distribution with censored observations. To compare these methods we designed a simulation study, where generated samples were truncated from the left at selected quantiles. Parameters’ estimates were then compared to the original values. Simulation study was run separately on skewed normal distribution and truncated normal distribution. Based on the results we created recommendations for practical data analysis.

Návaznosti

MUNI/A/1132/2022, interní kód MU
Název: Matematické a statistické modelování 7
Investor: Masarykova univerzita, Matematické a statistické modelování 7