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関数データ標本間の分布同一性を調べる置換検定

記事 arXiv papers · 著者: Šárka Hudecová et al.
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サマリー

この論文は、K個の標本から得られた関数観測値が同じ分布に従うかという問題を扱います。経験的特性汎関数のペアごとのCramér–von Mises比較から多変量検定統計量を構成し、群間の分布の同一性を評価できるようにします。

複数の比較結果を単一の有意度指標にまとめるため、この手法は多変量置換手順と離散的な最適輸送を用いて単一のp値を計算します。提示された例には、日中の累積ビットコインリターンを使用しています。文書には数値結果、設計の詳細、他の検定との比較がないため、手法の概要は示されていますが、標本サイズ、依存性、その他のデータ条件による性能の変化は分かりません。

主なアイデア

  • 帰無仮説は、複数の関数データ標本間で分布が等しいことです。
  • 経験的特性汎関数のペアごとのCramér–von Mises比較から多変量統計量を構成します。
  • 置換手順で有意性を評価し、離散的な最適輸送を通じて単一のp値を算出します。
  • 実データの例として、日中の累積ビットコインリターンを用いています。

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全文
# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。