Límites críticos
FlexPro solo utiliza límites críticos basados en picos para las pruebas de significación. Este tipo de nivel de significación es ventajoso si se quiere estimar la significación del pico más alto del espectro. Esta prueba intenta refutar la hipótesis nula, que asume que el ruido blanco es causado por el pico.
Es importante conocer la diferencia entre el límite de confianza más común y el límite crítico basado en picos utilizado en FlexPro. Un límite crítico para el nivel de significación del 95 % es el nivel en el que el pico más alto del espectro superaría este nivel por azar, solo en 1 de cada 20 señales de ruido diferentes. Del mismo modo, el límite crítico del 99,9 % es el nivel en el que el pico más alto del espectro alcanzaría este valor en solo 1 de cada 1000 señales de ruido.
El nivel de confianza o significación tradicional se refiere a un único conjunto de datos. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95 % indicaría un nivel para el que se puede suponer que el 5 % de los valores del espectro de una señal de ruido están por encima de este nivel por azar. Este tipo de nivel de significación no se utiliza en FlexPro.
Niveles
Se pueden trazar cinco límites diferentes para los espectros de frecuencia: 50 %, 90 %, 95 %, 99 % y 99,9 %.
Aproximaciones Monte Carlo
Los límites críticos basados en picos se determinaron mediante complejas pruebas Monte Carlo basadas en los algoritmos exactos implementados en FlexPro. Para los resultados así obtenidos se aproximaron modelos paramétricos efectivos. Cuando la longitud del conjunto de datos era el único parámetro, se utilizaron modelos paramétricos univariantes. En los casos en que otros factores influyen en la significación, por ejemplo una ventana de ponderación ajustable o un parámetro de ondícula, se utilizaron modelos bivariantes. Para la FFT segmentado, en la que el tamaño del segmento y el solapamiento son variables de influencia adicionales, se implementaron polinomios Chebyshev trivariados.
Determinación de la significación
Si el nivel más alto de un espectro solo alcanza el valor del límite crítico del 50 %, existe una probabilidad del 50/50 de que este pico esté causado por ruido. Sin embargo, si el pico supera el límite crítico del 99,9 %, la probabilidad de que este pico esté causado por el ruido es inferior a 1 entre 1000.