New bootstrap tests for categorical time series. A comparative study
分类时间序列的新自助法检验：比较研究AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论分类时间序列的生成过程、序列依赖和区块自助法检验，支持时间序列方向，未涉及宏观经济专门应用。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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分类时间序列的新自助法检验：比较研究
- 研究问题
- 如何检验两条分类时间序列是否来自相同生成过程，并同时考虑边际分布及序列依赖差异对检验表现的影响。
- 方法与思路
- 作者基于过程间不相似度构造三种检验，并考虑参数自助法、移动区块自助法与平稳自助法，通过模拟和生物序列应用比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究比较多种复杂度的分类模型下各方法在原假设与备择下的表现，并讨论重要输入参数对检验结果的影响。
- 阅读关注点
- 应核对三种距离具体捕捉哪些分布与依赖特征，自助法有效性所需条件，以及区块长度、参数选择和尺寸控制的处理。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未给出具体检验结果，参数自助法假定真实生成模型的设置也需核对。
原文摘要
The problem of testing the equality of the generating processes of two categorical time series is addressed in this work. To this aim, we propose three tests relying on a dissimilarity measure between categorical processes. Particular versions of these tests are constructed by considering three specific distances evaluating discrepancy between the marginal distributions and the serial dependence patterns of both processes. Proper estimates of these dissimilarities are an essential element of the constructed tests, which are based on the bootstrap. Specifically, a parametric bootstrap method assuming the true generating models and extensions of the moving blocks bootstrap and the stationary bootstrap are considered. The approaches are assessed in a broad simulation study including several types of categorical models with different degrees of complexity. Advantages and disadvantages of each one of the methods are properly discussed according to their behavior under the null and the alternative hypothesis. The impact that some important input parameters have on the results of the tests is also analyzed. An application involving biological sequences highlights the usefulness of the proposed techniques.