Prueba de palabras compuestas

Una prueba de conjunto es un tipo de prueba de hipótesis estadística en la que la hipótesis nula está bien definida, pero la hipótesis alternativa está definida de forma menos precisa. Las pruebas construidas en este contexto pueden tener la propiedad de ser al menos moderadamente potentes frente a una amplia gama de desviaciones de la hipótesis nula. Por lo tanto, en estadística aplicada , una prueba de conjunto proporciona una manera razonable de proceder como una verificación general de la concordancia de un modelo con un conjunto de datos donde existen muchas maneras diferentes en que el modelo puede desviarse del proceso subyacente de generación de datos . El uso de tales pruebas evita tener que ser muy específico sobre el tipo particular de desviación que se está probando.

En el análisis de series temporales , existen dos versiones bien conocidas de una prueba de portmanteau para evaluar la autocorrelación en los residuos de un modelo: evalúa si alguna de las autocorrelaciones de la serie temporal residual es distinta de cero. Esta prueba es la prueba de Ljung-Box , ^{[ 1 ]} que es una versión mejorada de la prueba de Box-Pierce , ^{[ 2 ]} desarrollada prácticamente al mismo tiempo; se descubrió que una simplificación aparentemente trivial (omitida en la prueba mejorada) tenía un efecto perjudicial. ^{[ 1 ]} Esta prueba de portmanteau es útil al trabajar con modelos ARIMA .

En el contexto del análisis de regresión , incluido el análisis de regresión con estructuras de series temporales , se ha ideado una prueba de portmanteau , ^{[ 3 ]} que permite realizar una prueba general para la posibilidad de que se debiera haber incluido una gama de tipos de transformaciones no lineales de combinaciones de las variables explicativas además de una estructura de modelo seleccionada. ^{[ 4 ]}