@Article{, title={Robust Hotelling's Statistic for Test A Hypothesis of Mean Multivariate Population Based on RMCD}, author={Abdullah A. Ameen Mohand N. Abdul - Seid}, journal={Basrah Journal of Science (Bas J Sci) مجلة البصرة للعلوم}, volume={34}, number={3 A}, pages={182-195}, year={2016}, abstract={Hotelling’s statistic is an important to test a hypothesis about the mean of a multivariate normal population with location and scale parameters (with the proposition that the scale parameter is unknown positive definite matrix ) . However, hypothesis test based on this statistic can be adversely affected by outliers. In this paper, an alternative technique is proposed based on a statistic which uses the reweighted minimum covariance determinant (RMCD) estimators instead of the classical mean vector and covariance matrix . A simulation technique has been used as a technique to make a comparison between the classical and the proposed statistic by generating the data that have a contaminated multivariate normal distribution from one side and from two sides . The results have shown that, the proposed robust statistic is almost better than the classical statistic depending on the rates of type I error and the power test.

إحصاءة هوتيلنك أداة مهمة لاختبار فرضية معدل مجتمع طبيعي متعدد المتغيرات بمعلمتي موقع وقياس ( على فرض أن معلمة القياس غير معلومة وتكون مصفوفة موجبة تماما ) . عندما تتضمن البيانات قيماً شاذة ، الأمر الذي يؤثر في التوزيع الاحتمالي لإحصاءة الاختبار . تم اقتراح إحصاءة حصينة لهوتيلنك تعتمد على طريقة محددة مصفوفة التباين المشترك الصغرى الموزونة في إيجاد تقديرات معلمتي الموقع والقياس بدلا من الطريقة الكلاسيكية . قد تم استخدام أسلوب المحاكاة للمقارنة بين الإحصاءة الكلاسيكية و الإحصاءة الحصينة المقترحة , إذ تم توليد بيانات تتبع التوزيع الطبيعي المتعدد الملوث من جهة واحدة وآخر ملوث من جهتين وقد بينت النتائج إن الإحصاءة الحصينة المقترحة هي الأفضل غالبا مقارنة بالإحصاءة الكلاسيكية وذلك بالاعتماد على نتائج معدلات الخطأ من النوع الأول وقوة الاختبار.} }