Résumé
Le test de la médiane est plus puissant que les tests de Student et de Wilcoxon-Mann-Whitney dans le cas des distributions à queues lourdes pour des données univariées. Pour les données multivariées de dimension finie, le test de signe est plus efficace que les tests de Hotelling et de Wilcoxon-Mann-Whitney lorsque les distributions sont aussi à queues lourdes et que l'espace est de grande dimension. Dans ce travail, nous construisons un test de la médiane basé sur les rangs spatiaux pour des données fonctionnelles. Ensuite, nous le comparons avec le test de Wilcoxon-Mann-Whitney en utilisant des données fonctionnelles simulées.