Перестановочная проверка равенства для выборок функциональных данных

Сводка

В статье рассматривается вопрос, имеют ли функциональные наблюдения из K выборок одинаковое распределение. Авторы строят многомерную тестовую статистику на основе попарных сравнений эмпирических характеристических функционалов по критерию Крамера—фон Мизеса, чтобы проверить равенство распределений между группами.

Чтобы свести отдельные сравнения к одной мере значимости, метод использует многомерную перестановочную процедуру и дискретный оптимальный перенос меры для расчёта единого p-значения. В качестве примера на реальных данных используются накопленные внутридневные доходности Bitcoin. В документе нет численных результатов, подробностей дизайна или сравнения с альтернативными тестами: он описывает общий метод, но не показывает, как его эффективность меняется в зависимости от размера выборки, зависимости данных и других условий.

Ключевые идеи

• Нулевая гипотеза состоит в равенстве распределений нескольких выборок функциональных данных.
• Многомерную статистику формируют попарные сравнения эмпирических характеристических функционалов по критерию Крамера—фон Мизеса.
• Перестановочная процедура оценивает значимость и с помощью дискретного оптимального переноса меры рассчитывает единое p-значение.
• Примером на реальных данных служат накопленные внутридневные доходности Bitcoin.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.