A median test for functional data

Abstract

Le test de la médiane est plus puissant que les tests de Student et de Wilcoxon-Mann-Whitney dans le cas des distributions à queues lourdes pour des données univariées. Pour les données multivariées de dimension finie, le test de signe est plus efficace que les tests de Hotelling et de Wilcoxon-Mann-Whitney lorsque les distributions sont aussi à queues lourdes et que l'espace est de grande dimension. Dans ce travail, nous construisons un test de la médiane basé sur les rangs spatiaux pour des données fonctionnelles. Ensuite, nous le comparons avec le test de Wilcoxon-Mann-Whitney en utilisant des données fonctionnelles simulées.

Detection of Interaction Effects in a Nonparametric Concurrent Regression Model

“…Functional data can be found in various fields, such as biology, economics, engineering, geology, medicine and psychology. Recently, statistical methods and theories on functional data were widely studied ([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]). Functional data sometimes have more complicated structures.…”