Testing exchangeability of multivariate distributions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00583578" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00583578 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985807:_____/23:00559538

Výsledek na webu

<a href="https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02664763.2022.2102158" target="_blank" >https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02664763.2022.2102158</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2022.2102158" target="_blank" >10.1080/02664763.2022.2102158</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Testing exchangeability of multivariate distributions

Popis výsledku v původním jazyce

lthough there have been a number of available tests of bivariate exchangeability, i.e. bivariate symmetry for bivariate distributions, the literature is void of tests whether a multivariate distribution with more than two dimensions is exchangeable or not. In this paper, multivariate permutation tests of exchangeability of multivariate distributions are proposed, which are based on the non-parametric combination methodology, i.e. on combining non-parametric bivariate exchangeability tests. Numerical experiments on real as well as simulated multivariate data with more than two dimensions are presented here. The multivariate permutation test turns out to be typically more powerful than a bivariate exchangeability test performed only over a single pair of variables, and also more suitable compared to tests exploiting the approaches of Benjamini–Yekutieli or Bonferroni.

Název v anglickém jazyce

Testing exchangeability of multivariate distributions

Popis výsledku anglicky

lthough there have been a number of available tests of bivariate exchangeability, i.e. bivariate symmetry for bivariate distributions, the literature is void of tests whether a multivariate distribution with more than two dimensions is exchangeable or not. In this paper, multivariate permutation tests of exchangeability of multivariate distributions are proposed, which are based on the non-parametric combination methodology, i.e. on combining non-parametric bivariate exchangeability tests. Numerical experiments on real as well as simulated multivariate data with more than two dimensions are presented here. The multivariate permutation test turns out to be typically more powerful than a bivariate exchangeability test performed only over a single pair of variables, and also more suitable compared to tests exploiting the approaches of Benjamini–Yekutieli or Bonferroni.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Journal of Applied Statistics

ISSN

0266-4763

e-ISSN

1360-0532

Svazek periodika

50

Číslo periodika v rámci svazku

15

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

3142-3156

Kód UT WoS článku

000830637300001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85134794382