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【24h】

Some Observations on Assessment of Gaussianity for Correlated Profiles

机译:有关相关轮廓的高斯性评估的一些观察

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摘要

The classical Anderson-Darling test for Gaussianity cannot be applied on correlated data. It is possible to circumvent correlation by resampling the data at wider spacing. A simple resampling criterion is developed using digitally simulated standard Gaussian realizations following a single exponential correlation structure. The effects of resampling on Gaussianity assessment are assessed on actual normalized cone tip resistance profiles from highly homogeneous soil units.
机译:经典的高斯性Anderson-Darling检验不能应用于相关数据。通过以更大的间隔对数据进行重采样可以避免相关性。使用遵循单个指数相关结构的数字模拟标准高斯实现,开发了一种简单的重采样标准。重采样对高斯评估的影响是根据来自高度均质土壤单元的实际归一化锥头阻力曲线进行评估的。

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