論文の概要: New bootstrap tests for categorical time series. A comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00465v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 12:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:07:02.900772
• Title: New bootstrap tests for categorical time series. A comparative study
• Title（参考訳）: カテゴリー時系列の新しいブートストラップテスト。 比較研究
• Authors: \'Angel L\'opez-Oriona, Jos\'e Antonio Vilar Fern\'andez and Pierpaolo D'Urso
• Abstract要約: 分類過程間の相似性尺度に依存する3つの試験を提案する。 差分分布と両プロセスのシリアル依存パターンの相違を評価できる3つの特定の距離を考慮し,実験を行った。 生物学的配列を含む応用は、提案手法の有用性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.869045108760265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of testing the equality of the generating processes of two categorical time series is addressed in this work. To this aim, we propose three tests relying on a dissimilarity measure between categorical processes. Particular versions of these tests are constructed by considering three specific distances evaluating discrepancy between the marginal distributions and the serial dependence patterns of both processes. Proper estimates of these dissimilarities are an essential element of the constructed tests, which are based on the bootstrap. Specifically, a parametric bootstrap method assuming the true generating models and extensions of the moving blocks bootstrap and the stationary bootstrap are considered. The approaches are assessed in a broad simulation study including several types of categorical models with different degrees of complexity. Advantages and disadvantages of each one of the methods are properly discussed according to their behavior under the null and the alternative hypothesis. The impact that some important input parameters have on the results of the tests is also analyzed. An application involving biological sequences highlights the usefulness of the proposed techniques.
• Abstract（参考訳）: 2つのカテゴリの時系列の生成過程の等式をテストする問題は、本研究で取り組まれている。 この目的のために,分類過程間の相似性尺度に依存する3つのテストを提案する。 両プロセスの差分分布と直列依存パターンの相違を3つの特定の距離で評価することにより,これらの試験の特定のバージョンを構築した。 これらの相違点の適切な推定は、ブートストラップに基づいて構築されたテストの重要な要素である。 具体的には、真の生成モデルと移動ブロックブートストラップと静止ブートストラップの拡張を想定したパラメトリックブートストラップ法を考える。 これらのアプローチは、様々な複雑さのカテゴリーモデルを含む広範なシミュレーション研究で評価される。 それぞれの手法の利点と欠点は、ヌルと代替仮説の下での振る舞いに応じて適切に議論される。 重要な入力パラメータがテストの結果に与える影響も分析される。 生物配列を含む応用は,提案手法の有用性を浮き彫りにする。

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