Adaptive rank tests for location with generalizaed Lambda distribution scores

• Autores: Jimmy Antonio Corzo, Arsenio Hidalgo Troya
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 10, Nº. 2, 2017, págs. 183-205
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15332/2422474x.4011
• Títulos paralelos:
  • Pruebas adaptativas de rangos para localización con puntajes de la distribución Lambda generalizada
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• Resumen
  • español

    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.  

  • English

    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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