Kiểm định hoán vị sự bằng nhau giữa các mẫu dữ liệu hàm

Tóm tắt

Bài nghiên cứu xem xét liệu các quan sát dạng hàm từ K mẫu có cùng phân phối hay không. Bài xây dựng một thống kê kiểm định đa biến từ các phép so sánh Cramér–von Mises theo từng cặp của các hàm đặc trưng thực nghiệm, cho phép đánh giá sự bằng nhau về phân phối giữa các nhóm.

Để kết hợp các phép so sánh thành phần thành một thước đo ý nghĩa duy nhất, phương pháp dùng thủ tục hoán vị đa biến và vận chuyển tối ưu rời rạc để tính một giá trị p duy nhất. Ví dụ được nêu sử dụng lợi suất Bitcoin tích lũy trong ngày. Tài liệu không đưa ra phát hiện định lượng, chi tiết thiết kế hay so sánh với các kiểm định khác, nên chỉ phác thảo phương pháp chứ chưa cho biết hiệu năng thay đổi thế nào theo cỡ mẫu, sự phụ thuộc hay các điều kiện dữ liệu khác.

Ý chính

• Giả thuyết không là các mẫu dữ liệu hàm có cùng phân phối.
• Các phép so sánh Cramér–von Mises theo từng cặp của hàm đặc trưng thực nghiệm tạo thành thống kê đa biến.
• Thủ tục hoán vị đánh giá ý nghĩa và tạo một giá trị p duy nhất thông qua vận chuyển tối ưu rời rạc.
• Lợi suất Bitcoin tích lũy trong ngày là ví dụ minh họa bằng dữ liệu thực.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.