Fourier approach to goodness-of-fit tests for Gaussian random processes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10472389" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10472389 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=wH7uYUC.kx" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=wH7uYUC.kx</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00362-023-01510-4" target="_blank" >10.1007/s00362-023-01510-4</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fourier approach to goodness-of-fit tests for Gaussian random processes
Popis výsledku v původním jazyce
A new goodness-of-fit (GoF) test is proposed and investigated for the Gaussianity of the observed functional data. The test statistic is the Cramer-von Mises distance between the observed empirical characteristic functional (CF) and the theoretical CF corresponding to the null hypothesis stating that the functional observations (process paths) were generated from a specific parametric family of Gaussian processes, possibly with unknown parameters. The asymptotic null distribution of the proposed test statistic is derived also in the presence of these nuisance parameters, the consistency of the classical parametric bootstrap is established, and some particular choices of the necessary tuning parameters are discussed. The empirical level and power are investigated in a simulation study involving GoF tests of an Ornstein-Uhlenbeck process, Vasi & ccaron;ek model, or a (fractional) Brownian motion, both with and without nuisance parameters, with suitable Gaussian and non-Gaussian alternatives.
Název v anglickém jazyce
Fourier approach to goodness-of-fit tests for Gaussian random processes
Popis výsledku anglicky
A new goodness-of-fit (GoF) test is proposed and investigated for the Gaussianity of the observed functional data. The test statistic is the Cramer-von Mises distance between the observed empirical characteristic functional (CF) and the theoretical CF corresponding to the null hypothesis stating that the functional observations (process paths) were generated from a specific parametric family of Gaussian processes, possibly with unknown parameters. The asymptotic null distribution of the proposed test statistic is derived also in the presence of these nuisance parameters, the consistency of the classical parametric bootstrap is established, and some particular choices of the necessary tuning parameters are discussed. The empirical level and power are investigated in a simulation study involving GoF tests of an Ornstein-Uhlenbeck process, Vasi & ccaron;ek model, or a (fractional) Brownian motion, both with and without nuisance parameters, with suitable Gaussian and non-Gaussian alternatives.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Statistical Papers
ISSN
0932-5026
e-ISSN
1613-9798
Svazek periodika
65
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
36
Strana od-do
2937-2972
Kód UT WoS článku
001111969600001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85178450396