Pruebas adaptativas de rangos para localización con puntajes de la distribución Lambda generalizada
We propose adaptive rank tests for the location alternative in one sample, using as score function the percentile function of the Generalized Lambda Distribution (GLD ). We give expressions for its eciency as functions of the kurtosis parameters of the distribution used for the score function and th...
- Autores:
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Corzo Salamanca, Jimmy
HIdalgo Troya, Arsenio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/10979
- Palabra clave:
- Efficiency; generalized lambda distribution; location rank test; normal scores; rank test.
Eficiencia; distribución lambda generalizada; prueba de rango de ubicación; puntajes normales; prueba de rango.
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- License
- Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística
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Corzo Salamanca, JimmyHIdalgo Troya, Arsenio2017-12-23https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/4011We propose adaptive rank tests for the location alternative in one sample, using as score function the percentile function of the Generalized Lambda Distribution (GLD ). We give expressions for its eciency as functions of the kurtosis parameters of the distribution used for the score function and those of the sampled distribution. A simulation study shows that the proposed tests maintain its nominal size and that this test using scores functions with small kurtosis parameter, are very ecient for samples coming from distributions with large kurtosis, overtaking the sign test and the Wilcoxon test. Reciprocally, tests which use scores from GLD distributions with large kurtosis are more ecient when the sample comes from GLD distributions with small kurtosis. Nosotros proponemos pruebas de rango adaptativas para la alternativa de localizacíon en una muestra, usando como función de puntaje la función percentil de la Distribución Lambda Generalizada (GLD, por sus siglas en inglés). Damos expresiones para su eficacia como funciones de los parámetros de curtosis de la distribución utilizada para la función de puntaje y distribución de la muestra. Un estudio de simulación muestra que las pruebas propuestas mantienen su tamaño nominal y que esta prueba que usa funciones de puntaje con un parámetro de curtosis pequeña es muy eficiente para las muestras provenientes de distribuciones con curtosis grande, superando la prueba del signo y la prueba de Wilcoxon. Recíprocamente, las pruebas que usan puntuaciones de distribuciones GLD con kurtosis grandes son más eficientes cuando la muestra proviene de distribuciones GLD con curtosis pequeña. application/pdfengUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/4011/3841Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 183-2052339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 183-205Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pruebas adaptativas de rangos para localización con puntajes de la distribución Lambda generalizadaAdaptive rank tests for location with generalizaed Lambda distribution scoresinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Efficiency; generalized lambda distribution; location rank test; normal scores; rank test.Eficiencia; distribución lambda generalizada; prueba de rango de ubicación; puntajes normales; prueba de rango.11634/10979oai:repository.usta.edu.co:11634/109792023-07-14 16:37:12.086metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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We propose adaptive rank tests for the location alternative in one sample, using as score function the percentile function of the Generalized Lambda Distribution (GLD ). We give expressions for its eciency as functions of the kurtosis parameters of the distribution used for the score function and those of the sampled distribution. A simulation study shows that the proposed tests maintain its nominal size and that this test using scores functions with small kurtosis parameter, are very ecient for samples coming from distributions with large kurtosis, overtaking the sign test and the Wilcoxon test. Reciprocally, tests which use scores from GLD distributions with large kurtosis are more ecient when the sample comes from GLD distributions with small kurtosis. |
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