Published
UN TEST DE SIMILITUD ENTRE DOS SECUENCIAS DICOTÓMICAS ORDENADAS
A SIMILARITY TEST BETWEEN TWO DICHOTOMIC ORDERED SEQUENCES
Keywords:
similitud, datos dicotómicos, potencia de una prueba (es)Similarity, Dichotomous data, Power of a test (en)
Downloads
1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias, Departamento de Estadística, Bogotá, Colombia. Profesor Asociado. Email:rgiraldoh@unal.edu.co
2Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias, Departamento de Estadística, Bogotá, Colombia. Profesor Asociado. Email:jacorzos@unal.edu.co
Se propone una prueba para la hipótesis de similitud de dos secuencias dicotómicas ordenadas. Un estudio de potencia basado en simulación indica que la prueba propuesta mantiene su tamaño bajo la hipótesis nula y que su potencia crece adecuadamente con el tamaño de muestra. Además la prueba tiene la misma potencia que la prueba del signo y supera en potencia a las pruebas basadas en las estadísticas de antirrachas y de Wilcoxon.
Palabras clave: similitud, datos dicotómicos, potencia de una prueba.
We propose a test for the hypothesis of similarity between dichotomic ordered sequences. A simulation study was carried out to estimate the power of the proposed test. It is shown that the test maintain its size under the null hypothesis and that its power increase with the considered alternative hypothesis. In addition the proposed test is as powerful as the sign test and overtakes the antiruns test and the Wilcoxon test.
Key words: Similarity, Dichotomous data, Power of a test.
Texto completo disponible en PDF
Referencias
1. Conover, W. (1999), Practical Nonparametric Statistics, John Wiley & Sons, New York.
2. Corzo, J. (1990), 'Teoría de rachas', Revista Colombiana de Estadística 19-20, 80-93.
3. Dudewicz, E. & Mishra, N. (1988), Modern Mathematical Statistics, John Wiley & Sons, New York.
4. Giraldo, R. (2003), Construcción de un indicador para el estudio conjunto de la distribución espacial de múltiples variables binarias, Tesis de Maestría, Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.
5. Giraldo, R., Méndez, N. & Troncoso, W. (2000), 'Geoestadística: una herramienta para la modelación en estuarios', Revista Académica Colombiana Ciencia 24(90), 57-92.
6. Hollander, T. & Wolfe, D. (1999), Nonparametric Statistical Methods, John Wiley & Sons, New York.
7. Mancera, E., Giraldo, R. & Salazar, J. (1996), IRMA: indicador de riesgo de mortandad de aerobios. Instituto de Investigaciones Marinas (INVEMAR).
8. R Development Core Team, (2005), R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org..
9. Randles, R. & Wolfe, D. (1979), Introduction to the Theory of Non-parametric Statistics, John Wiley & Sons, New York.
Este artículo se puede citar en LaTeX utilizando la siguiente referencia bibliográfica de BibTeX:
@ARTICLE{RCEv33n1a09,AUTHOR = {Giraldo Henao, Ramón and Corzo Salamanca, Jimmy},
TITLE = {{Un test de similitud entre dos secuencias dicotómicas ordenadas}},
JOURNAL = {Revista Colombiana de Estadística},
YEAR = {2010},
volume = {33},
number = {1},
pages = {149-166}
}
References
Conover, W. (1999), PracticaL Nonparametric Statistics, John Wiley & Sons, New York.
Corzo, J. (1990), 'Teoría de rachas', Revista Colombiana de Estadística 19-20, 80-93.
Dudewicz, E. & Mita, N. (1988), Modera Mathematical Statistics, John Wiley & Sons, New York.
Giraldo, R. (2003), Construcción de un indicador para el estudio conjunto de la distribución espacial de múltiples variables binarias, Tesis de maestría, Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.
Giraldo, R., Méndez, N. & Troncoso, W. (2000), `Geoestadística: una herramienta para La modelación en estuarios', Revista Académica Colombiana Ciencia 24(90), 57-92.
Hollanler, T. & Wolfe, D. (1999), Nonparametric Statistical Methods, John Wiley & Sons, New York.
Mancera, E., Giraldo, R.& Salazar, J. (1996), RIMA: indicador de riesgo de mortandad de aerobios. Instituto de Investigaciones Marinas (INVEMAR)
R Development Core Team (2005), R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org.
Randles, R. & Wolfe, D. (1979), Introduction to tlw Theory of Non-parametric Statistics, John Wiley & Sons, New York.
How to Cite
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
Article abstract page views
Downloads
License
Copyright (c) 2010 Revista Colombiana de Estadística

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).