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A non-parametric test for independence based on symbolic dynamics

机译：基于符号动力学的非参数独立性测试

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In the present paper we propose a powerful, yet simple, non-parametric test for independence based on symbolic dynamic analysis. The absence of dependences in the unknown underlying data generating process is studied via symbolic dynamics. This is possible due to the ordering property of real numbers on an interval. Interestingly, the test is closely related to entropy concepts. Apart from being correctly sized, the new test is powerful for realistic finite data sets, and it is easy to use as one does not need to select any free parameter, which sharply contrasts with other tests of independence. In addition, the test is robust in the presence of noise which is one of the most typical cases when dealing with economic time series.
机译：在本文中，我们提出了一种基于符号动态分析的强大而简单的非参数独立性测试。通过符号动力学研究未知底层数据生成过程中的不依赖关系。由于间隔上实数的排序属性，因此这是可能的。有趣的是，该测试与熵概念密切相关。除了正确设置大小外，新测试还可以用于逼真的有限数据集，并且易于使用，因为不需要选择任何自由参数，这与其他独立性测试形成了鲜明对比。此外，该测试在存在噪声的情况下也很可靠，这是处理经济时间序列时最典型的情况之一。

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