Študentizované permutačné testy

Abstract

Korelačná analýza poskytuje nástroje na testovanie lineárnej závislosti medzi náhod- nými veličinami. Tradičné metódy však predpokladajú normalitu rozdelenia a konštantný rozptyl (homoskedasticitu), čo býva v reálnych dátach, najmä vo finančnej oblasti, často porušené. Študentizovaný permutačný test predstavuje neparametrickú alternatívu, ktorá škáluje testovaciu štatistiku pomocou odhadu jej smerodajnej odchýlky. Vďaka tomu je robustný voči odchýlkam od normality aj voči heteroskedasticite.

Correlation analysis provides tools for testing linear dependence between random variables. However, traditional methods rely on assumptions of normality and constant variance (homoscedasticity), which are often violated in real-world data, particularly in the financial domain. The studentized permutation test offers a nonparametric alternative that scales the test statistic using an estimate of its standard deviation. As a result, it is robust to deviations from normality as well as to heteroscedasticity.