Prueba de permutación para datos funcionales | Stratmill

Resumen

Este artículo analiza si las observaciones funcionales de K muestras comparten la misma distribución. Construye un estadístico de prueba multivariante a partir de comparaciones por pares de Cramér–von Mises entre funcionales características empíricas, lo que permite evaluar la igualdad de distribuciones entre los grupos.

Para combinar las comparaciones parciales en una única medida de significación, el método utiliza un procedimiento de permutación multivariante y transporte óptimo discreto de medidas para calcular un solo valor p. La ilustración indicada utiliza rentabilidades intradía acumuladas de Bitcoin. El documento no presenta resultados numéricos, detalles del diseño ni comparaciones con pruebas alternativas, por lo que expone el método de forma general, pero no indica cómo varía su rendimiento según el tamaño de la muestra, la dependencia u otras condiciones de los datos.

Ideas clave

• La hipótesis nula plantea la igualdad de distribuciones entre varias muestras de datos funcionales.
• Las comparaciones por pares de Cramér–von Mises entre funcionales características empíricas forman el estadístico multivariante.
• Un procedimiento de permutación evalúa la significación y obtiene un único valor p mediante transporte óptimo discreto de medidas.
• Las rentabilidades intradía acumuladas de Bitcoin ilustran el método con datos reales.

Etiquetas

# Functional $K$ Sample Problem via Multivariate Optimal Measure Transport-Based Permutation Test


# Functional $K$ Sample Problem via Multivariate Optimal Measure Transport-Based Permutation Test









The null hypothesis of equality of distributions of functional data coming from $K$ samples is considered. The proposed test statistic is multivariate and its components are based on pairwise Cramér von Mises comparisons of empirical characteristic functionals. The significance of the test statistic is evaluated via the novel multivariate permutation test, where the final single $p$-value is computed using the discrete optimal measure transport. The methodology is illustrated by real data on cumulative intraday returns of Bitcoin.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.