Proposição de um teste bootstrap entre dois vetores de médias independentes em alta dimensionalidade
Alta dimensionalidade.
Behrens-Fisher.
bootstrap
A inferência sobre vetores de média entre duas populações independentes de alta dimensionalidade é muito importante atualmente na área aplicada, no entanto a grande maioria de testes propostos possuem uma estatística assintótica. O presente trabalho tem como objetivo propor um teste bootstrap para dois vetores de médias em alta dimensionalidade, dados não balanceados, não-normais sob problema de Behrens-Fisher, que será avaliado, via simulação Monte Carlo, o poder e a taxa de erro tipo I contra os testes assintóticos indicados pela literatura. A comparação será conduzida em duas condições principais, baixa dimensionalidade, onde serão comparados todos os testes, sendo eles T² de Hotelling que servirá de referência, o teste modificado de Nel e Merwe (MNV) proposto por Krishnamoorthy e Yu e o teste proposto por Ahmad e alta dimensionalidade apenas com o teste proposto por Ahmad. Espera-se que o teste multivariado proposto controle a taxa de erro tipo I e tenha um valor de poder alto com desempenho superior aos testes assintóticos, espera-se também contribuir em áreas em que se trabalha com alta dimensionalidade e com a incorporação de uma biblioteca no software R a rotina estatística computacionalmente intensiva desenvolvida por este trabalho caso seu desempenho seja superior aos testes comparados.