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Kernels based tests with non-asymptotic bootstrap approaches for two-sample problems
Magalie Fromont 1, 2, Béatrice Laurent 3, 4, Matthieu Lerasle 5, Patricia Reynaud-Bouret 5
(23/05/2012)

Considering either two independent i.i.d. samples, or two independent samples generated from a heteroscedastic regression model, or two independent Poisson processes, we address the question of testing equality of their respective distributions. We first propose single testing procedures based on a general symmetric kernel. The corresponding critical values are chosen from a wild or permutation bootstrap approach, and the obtained tests are exactly (and not just asymptotically) of level $\alpha$. We then introduce an aggregation method, which enables to overcome the difficulty of choosing a kernel and/or the parameters of the kernel. We derive non-asymptotic properties for the aggregated tests, proving that they may be optimal in a classical statistical sense.
1 :  Laboratoire de statistiques et modélisation (LSM)
Centre de Recherche en Économie et STatistique (CREST)
2 :  Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR)
CNRS : UMR6625 – Université de Rennes 1 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) : - RENNES – Université de Rennes II - Haute Bretagne
3 :  Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT)
Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Toulouse – CNRS : UMR5219
4 :  Institut national Des Sciences Appliquées de Toulouse (INSA Toulouse)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
5 :  Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD)
CNRS : UMR6621 – Université Nice Sophia Antipolis [UNS]
Statistique
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Two-sample problem – kernel methods – density model – regression model – Poisson process – wild bootstrap – permutation test – adaptive tests – aggregation methods
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