La fonction $g$ apparaît dans la fonction de covariance $\rho$ pour la distribution sous l'hypothèse nulle de la statistique de test. Pour le moment on la calcule grâce à la méthode get_g(fd::MarginalScalingModel, d::Real) qui utilise ForwardDiff pour un calcul de gradient. Cependant il est possible d'obtenir une formule explicite pour $g$, selon le modèle (SimpleScaling ou GeneralScaling). On créerait alors une méthode get_g() pour chaque modèle marginal séparément, sans avoir recours à ForwardDiff.
La fonction $g$ apparaît dans la fonction de covariance $\rho$ pour la distribution sous l'hypothèse nulle de la statistique de test. Pour le moment on la calcule grâce à la méthode
get_g(fd::MarginalScalingModel, d::Real)qui utiliseForwardDiffpour un calcul de gradient. Cependant il est possible d'obtenir une formule explicite pour $g$, selon le modèle (SimpleScalingouGeneralScaling). On créerait alors une méthodeget_g()pour chaque modèle marginal séparément, sans avoir recours àForwardDiff.