基于条件协方差与 20/60/20 规则的高斯依赖结构成对拟合优度检验
统计方法学
2024-04-23 v2 统计理论
统计理论
摘要
我们提出了一种新颖的面向数据的统计框架，用于在成对设置下评估假定的高斯依赖结构。这涉及多元正态性检验和正态 Copula 拟合优度检验。所提出的检验根据 20/60/20 规则对数据进行聚类，并比较所得子集上的条件协方差（或相关系数）估计。相应的检验统计量具有自然的实际解释性、理想的统计性质，且在多元正态性假设下具有渐近枢轴分布。我们通过广泛的统计功效模拟研究说明了所引入框架的实用性，并表明我们的方法优于流行的基准替代方法。此外，我们将所提出的方法论应用于大宗商品市场数据。
引用
@article{arxiv.2404.12696,
title = {Gaussian dependence structure pairwise goodness-of-fit testing based on conditional covariance and the 20/60/20 rule},
author = {Jakub Woźny and Piotr Jaworski and Damian Jelito and Marcin Pitera and Agnieszka Wyłomańska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12696},
year = {2024}
}