Prueba de homogeneidad para múltiples datos semicontinuos con el modelo de razón de densidad
Autores: Wang, Yufan; Xu, Xingzhong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Prueba de homogeneidad para múltiples datos semicontinuos con el modelo de razón de densidad
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelo de razón de densidad
Prueba de razón de verosimilitud empírica
Homogeneidad
Procedimiento de prueba paramétrica
Familia exponencial de distribuciones
Prueba de Wald modificada
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
El modelo de razón de densidad ha sido ampliamente utilizado en muchos campos de investigación. Para probar la homogeneidad del modelo, se ha demostrado que la prueba de razón de verosimilitud empírica (ELRT) es válida. En este documento, realizamos un procedimiento de prueba paramétrica. Transformamos la hipótesis de homogeneidad a una sobre la igualdad de los parámetros medios de la familia exponencial de distribuciones. Luego, proponemos una prueba de Wald modificada y damos su poder asintótico. Además, la aplicamos al caso semicontinuo cuando hay un exceso de ceros en la muestra. Los estudios de simulación muestran que la nueva prueba controla mejor el error de tipo I que ELRT, manteniendo un poder competitivo. Beneficiándose de la forma cerrada simple de la estadística de la prueba, el costo computacional es pequeño. También utilizamos un ejemplo de datos reales para ilustrar la efectividad de nuestra prueba.
Descripción
El modelo de razón de densidad ha sido ampliamente utilizado en muchos campos de investigación. Para probar la homogeneidad del modelo, se ha demostrado que la prueba de razón de verosimilitud empírica (ELRT) es válida. En este documento, realizamos un procedimiento de prueba paramétrica. Transformamos la hipótesis de homogeneidad a una sobre la igualdad de los parámetros medios de la familia exponencial de distribuciones. Luego, proponemos una prueba de Wald modificada y damos su poder asintótico. Además, la aplicamos al caso semicontinuo cuando hay un exceso de ceros en la muestra. Los estudios de simulación muestran que la nueva prueba controla mejor el error de tipo I que ELRT, manteniendo un poder competitivo. Beneficiándose de la forma cerrada simple de la estadística de la prueba, el costo computacional es pequeño. También utilizamos un ejemplo de datos reales para ilustrar la efectividad de nuestra prueba.