Prueba de la razón para cambios medios en series temporales con ruido AR() de colas pesadas basada en múltiples métodos de muestreo
Autores: Xu, Tianming; Wei, Yuesong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Prueba de la razón para cambios medios en series temporales con ruido AR() de colas pesadas basada en múltiples métodos de muestreo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Series de tiempo
Cambios medios
Colas pesadas
Ruido AR()
Muestreo bootstrap
Muestreo jackknife
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo discute el problema de los cambios medios en series temporales con ruido AR() de colas pesadas. Primero, propone una estadística de prueba de tipo de razón modificada, y los resultados muestran que bajo la hipótesis nula de no cambio medio, la distribución asintótica de la estadística modificada es una función de procesos de Lévy y se obtiene consistencia bajo la hipótesis alternativa. Sin embargo, existe un índice de colas pesadas en la distribución asintótica y es difícil de estimar. Este artículo utiliza muestreo bootstrap, muestreo jackknife y submuestreo para aproximar la distribución bajo la hipótesis nula, y obtener valores críticos y poder empírico más precisos. Además, algunos resultados de un pequeño estudio de simulación y un ejemplo práctico dan una idea del comportamiento en muestras finitas de la estadística propuesta.
Descripción
Este artículo discute el problema de los cambios medios en series temporales con ruido AR() de colas pesadas. Primero, propone una estadística de prueba de tipo de razón modificada, y los resultados muestran que bajo la hipótesis nula de no cambio medio, la distribución asintótica de la estadística modificada es una función de procesos de Lévy y se obtiene consistencia bajo la hipótesis alternativa. Sin embargo, existe un índice de colas pesadas en la distribución asintótica y es difícil de estimar. Este artículo utiliza muestreo bootstrap, muestreo jackknife y submuestreo para aproximar la distribución bajo la hipótesis nula, y obtener valores críticos y poder empírico más precisos. Además, algunos resultados de un pequeño estudio de simulación y un ejemplo práctico dan una idea del comportamiento en muestras finitas de la estadística propuesta.