Comparación de tres algoritmos de prueba de permutación aplicados a las medias multivariadas de dos muestras independientes
Resumen
El objetivo de esta investigación fue comparar tres algoritmos de prueba de permutación. Se propusieron escenarios de datos obtenidos mediante simulación de Monte Carlo y en cada uno se aplicaron los algoritmos propuestos. Los resultados muestran una potencia de prueba superior a 0,85. El primer algoritmo basado en la T2 de Hotelling presentó la mayor potencia de prueba. La implementación de los algoritmos fue realizada con el programa R.
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Citas
Blair, C., Higgins, J., Karniski ,W. y Kromrey, J. (2010). A Study of Multivariate Permutation Tests Which May Replace Hotelling’s T2 Test in Prescribed Circumstances. Journal Multivariate Behavioral Research 29(2), pp. 141-163. doi: 10.1207/ s15327906mbr2902_2
Butar, F. y Park, J. (2008). Permutation Test for Comparing Two Populations. Journal of Mathematical Sciences & Mathematics Education 3(2), pp. 19-30.
Chung, E. y Romano, J. (2011). Asymptotically valid and exact permutation tests based on twosample U-statistics. (Technical report No. 2011-09). Stanford: Stanford University. Recuperado de https://statistics.stanford.edu/sites/default/files/2011-09.pdf
Chung, E. y Romano, J. (2013). Multivariate and Multiple Permutation Test. (Technical report No.2013-05). Stanford: Stanford University. Recuperado de https://statistics. stanford.edu/sites/g/files/sbiybj6031/f/2013-05_0.pdf
Efron, B. y Tibshirani, R. (2011): An Introduction to the Bootstrap. Nueva York: Chapman & Hall/CRC.
Einsporn, R. y Habtzghi, D. (2013): Combining Paired and Two-Sample Data Using a Permutation. Journal of Data Science 11, pp. 767-779.
Higgins, J. (2004). An introduction to modern nonparametric statistics. Londres: Thomson Learning.
Samuh, M. (2017). Ranked Set Two Sample Permutation Test. Statistica 3, pp. 237-249. The R Project for Statistical Computing (3.6) [Software]. (2019). Recuperado de https://
www.r-project.org/