Existe uma alternativa multivariada ao teste de Kolmogorov-Smirnov de duas amostras ? O que quero dizer é um teste que pode ser usado para verificar sempre que duas distribuições multidimensionais subjacentes diferem.
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Existe uma alternativa multivariada ao teste de Kolmogorov-Smirnov de duas amostras ? O que quero dizer é um teste que pode ser usado para verificar sempre que duas distribuições multidimensionais subjacentes diferem.
Um artigo de 2004 Em um novo teste multivariado de duas amostras de Baringhaus e Franz pode ser útil, eles forneceram uma breve revisão da literatura sobre os testes GoF multivariados de duas amostras e, em seguida, um pacote Rcramer . Como o nome do pacote sugeriu, seu método está relacionado ao teste de Cramer, um antecessor do Cramer-von Mises.
Para o problema de uma amostra Justel et al. desenvolveu uma generalização do teste de Kolmogorov-Smirnov. Em geral, parece que a dificuldade em casos multivariados se baseia na extensão da definição de EDF (função de distribuição empírica), portanto vale a pena explorar métodos baseados em outras medidas, por exemplo, testes multivariados baseados em ECF (função de característica empírica) por Fan .