A Winsorized Adaptive Rank Test for Location when Sampling from Asymmetric Distributions

Abstract

Se propone una prueba de rangos adaptativa winsorizada para la alternativa de localización en distribuciones asimétricas que provienen de la Familia Lambda Generalizada. Se da un método para calcular la distribución exacta y expresiones analíticas para la distribución asintótica, y los dos primeros momentos de la estadística de prueba. Por medio de un estudio de Monte Carlo, se muestran que para varias selecciones de parámetros de winsorización la prueba propuesta es más potente que la prueba del signo y que la prueba original para selecciones apropiadas del parámetro de winsorización, de la cual la prueba propuesta fue adaptada.

We propose a winsorized adaptive rank test for the location alternative for samples from asymmetric distributions coming from the Generalized Lambda Family. We give analytic expressions for the exact and asymptotic distributions and for the first two moments of the test statistic. By means of a Monte Carlo study, we show that for various selections of the winsorization parameter, our test is more powerful than the sign test, and than the original test, from which the proposed test is adapted.