slides: write about the Trapani test
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# Trapani test
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## Finite/infinite momenta
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For a Landau PDF:
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\begin{align*}
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E_L[x] &\longrightarrow + \infty \\
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V_L[x] &\longrightarrow + \infty
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\end{align*}
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For a Moyal PDF:
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\begin{align*}
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E_M[x] &= \mu + \sigma [ \gamma + \ln(2) ] \\
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V_M[x] &= \frac{\pi^2 \sigma^2}{2}
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\end{align*}
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## Finite/infinite momenta
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- Check whether a momentum is finite or infinite
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\begin{align*}
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\text{infinite} &\thus Landau \\
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\text{finite} &\thus Moyal
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\end{align*}
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# Trapani test
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## Trapani test
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::: incremental
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- Random variable $\left\{ x_i \right\}$ sampled from a distribution $f$
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- Sample moments according to $f$ moments
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- $H_0$: $\mu_k \longrightarrow + \infty$
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- Statistic with chi-squared distribution
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:::
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## Trapani test
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- Start with $\left\{ x_i \right\}^N$ and compute $\mu_k$ as:
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$$
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\mu_k = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^N |x_i|^k
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$$
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- Generate $r$ points $\left\{ \xi_j\right\}^r$ according to $G(0, 1)$ and define
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$\left\{ a_j \right\}^r$ as:
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$$
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a_j = \sqrt{e^{\mu_k}} \cdot \xi_j
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\thus G'\left( 0, \sqrt{e^{\mu_k}} \right)
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$$
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. . .
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The greater $\mu^k$, the 'larger' $G'$
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- if $\mu_k \longrightarrow + \infty \thus a_j$ distributed uniformly
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## Trapani test
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- Define the sequence: $\left\{ \zeta_j (u) \right\}^r$ as:
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$$
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\zeta_j (u) = \theta( u - a_j) \with \theta - \text{Heaviside}
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$$
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. . .
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\begin{center}
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\begin{tikzpicture}
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\definecolor{cyclamen}{RGB}{146,24,43}
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% line
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\draw [line width=3, ->, cyclamen] (0,0) -- (10,0);
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\node [right] at (10,0) {$u$};
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% tic
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\draw [thick] (5,-0.3) -- (5,0.3);
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\node [above] at (5,0.3) {$u_0$};
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% aj tics
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\draw [thick, cyclamen] (1,-0.2) -- (1,0.2);
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\node [below right, cyclamen] at (1,-0.2) {$a_{j+2}$};
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\draw [thick, cyclamen] (2,-0.2) -- (2,0.2);
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|
\node [below right, cyclamen] at (2,-0.2) {$a_j$};
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\draw [thick, cyclamen] (5.2,-0.2) -- (5.2,0.2);
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|
\node [below right, cyclamen] at (5.2,-0.2) {$a_{j+2}$};
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\draw [thick, cyclamen] (6,-0.2) -- (6,0.2);
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|
\node [below right, cyclamen] at (6,-0.2) {$a_{j+3}$};
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\draw [thick, cyclamen] (8.5,-0.2) -- (8.5,0.2);
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\node [below right, cyclamen] at (8.5,-0.2) {$a_{j+4}$};
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% notes
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\node [below] at (1,-1) {0};
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\node [below] at (2,-1) {0};
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\node [below] at (5.2,-1) {1};
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\node [below] at (6,-1) {1};
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\node [below] at (8.5,-1) {1};
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\draw [thick, ->] (1,-0.5) -- (1,-1);
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\draw [thick, ->] (2,-0.5) -- (2,-1);
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|
\draw [thick, ->] (5.2,-0.5) -- (5.2,-1);
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|
\draw [thick, ->] (6,-0.5) -- (6,-1);
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|
\draw [thick, ->] (8.5,-0.5) -- (8.5,-1);
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|
\end{tikzpicture}
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\end{center}
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. . .
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If $a_j$ uniformly distributed and $N \rightarrow + \infty$:
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- $\zeta_j (u)$ Bernoulli PDF with $P(\zeta_j (u) = 1) = \frac{1}{2}$
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## Trapani test
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- Define the function $\vartheta (u)$ as:
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$$
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\vartheta (u) = \frac{2}{\sqrt{r}}
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\left[ \sum_{j} \zeta_j (u) - \frac{r}{2} \right]
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$$
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. . .
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If $a_j$ uniformly distributed and $N \rightarrow + \infty$, for the CLT:
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$$
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\sum_j \zeta_j (u) \quad \text{follows} \quad
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G \left( \frac{r}{2}, \frac{r}{4} \right)
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\thus \vartheta (u) \quad \text{follows} \quad
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G \left( 0, 1 \right)
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$$
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. . .
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- Test statistic:
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$$
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\chi^2 = \int_{\underbar{u}}^{\bar{u}} du \vartheta^2 (u)
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$$
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## Trapani test
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According to L. Trapani (10.1016/j.jeconom.2015.08.006):
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- $r = o(N)$
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- $\underbar{u} = 1 \quad \wedge \quad \bar{u} = 1$
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. . .
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$\mu_k$ must be scale invariant for $k > 1$:
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$$
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\tilde{\mu_k} = \frac{\mu_k}{ \left( \mu_{\phi} \right)^{k/\phi} }
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\with \phi \in (0, k)
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$$
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# Samples results
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## Samples results
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$N = 50000$ sampled points
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Landau sample:
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:::: {.columns}
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::: {.column width=50%}
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- $D = 0.004$
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- $p = 0.379$
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:::
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::: {.column width=50%}
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$$
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\thus \text{Compatible!}
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$$
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:::
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::::
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\vspace{10pt}
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. . .
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Moyal sample:
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:::: {.columns}
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::: {.column width=50%}
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- $D = 0.153$
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|
- $p = 0.000$
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|
:::
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||||||
|
::: {.column width=50%}
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|
$$
|
||||||
|
\thus \text{Not compatible!}
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$$
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|
:::
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::::
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