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A Class of Robust Independence Tests Based on Weighted Integrals of Empirical Characteristic Functions

Acta Mathematica Sinica,English Series 2024年第12期40卷 2921-2952页

作者： Feng ZOU Chang Liang ZOU Heng Jian CUI School of Statistics and Mathematics Zhongnan University of Economics and LawWuhan430073P.R.China NITFID School of Statistics and Data ScienceLPMC and KLMDASR and LEBPSNankai UniversityTianjin300071P.R.China School of Mathematical Sciences Capital Normal UniversityBeijing100048P.R.China

In this paper,we propose a class of robust independence tests for two random vectors based on weighted integrals of empirical characteristic *** letting weight functions be probability density functions of a class of special distributions,the proposed test statistics have simple closed forms and do not require moment conditions on the random ***,we derive the asymptotic distributions of the test statistics under the null *** proposed testing method is computationally feasible and easy to *** on a data-driven bandwidth selection method,Monte Carlo simulation studies indicate that our tests have a relatively good performance compared with the competitors.A real data example is also presented to illustrate the application of our tests.

关键词： Asymptotic properties data-driven robust independence tests special distributions weighted integrals

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