彼得·比克尔。;亚亚科夫·里托夫;托马斯·斯托克。 半参数假设拟合优度的定制测试。 （英语） Zbl 1092.62050 Ann.统计。 34，第2期，721-741（2006）. 摘要：我们引入了一个新的框架来构建一般半参数假设的检验，这些假设在（n^{-1/2}）尺度的各个方向上都具有非平凡的力量，并且可以被裁剪为对重要的替代方案具有实质性的力量。该方法基于基于分数统计随机过程的测试统计与bootstrap临界值相结合。 引用于三评论引用于30文件 MSC公司： 62G10型 非参数假设检验 62G09号 非参数统计重采样方法 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62M99型 随机过程的推论 关键词：copula模型;高斯混合;独立 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.J.Bickel}等人，Ann.Stat.34，No.2，721--741（2006；Zbl 1092.62050） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Bickel，P.J.和Chernoff，H.（1993）。典型非正则问题中似然比统计量的渐近分布。《统计学与概率：Raghu Raj Bahadur Festschrift》（J.K.Ghosh、S.K.Mitra、K.R.Parthasarathy和B.L.S.Prakasa Rao编辑）83–96。纽约威利。 [2] Bickel，P.J.、Götze，F.和van Zwet，W.R.（1997）。重新采样少于观察值：收益、损失和损失补救。统计师。Sinica 7 1–31号·Zbl 0927.62043号 [3] Bickel，P.J.、Klaassen，C.A.J.、Ritov，Y.和Wellner，J.A.（1993）。半参数模型的高效自适应估计。约翰·霍普金斯大学出版社，马里兰州巴尔的摩·兹比尔0786.62001 [4] Bickel，P.J.和Ren，J.J.（1996）。使用双删失数据进行的“（m）失配”引导和拟合优度测试。稳健统计学、数据分析和计算机密集型方法。统计中的课堂笔记。109 35–47. 纽约州施普林格·Zbl 0839.62054号 [5] Bickel，P.J.和Ren，J.J.（2001）。假设检验中的引导。概率论和统计学的最新发展。Willem R.van Zwet的Festschrift（M.de Gunst，C.A.J.Klaassen和A.van der Vaart编辑）91–112。俄亥俄州比奇伍德IMS·Zbl 1380.62183号 ·doi:10.1214/lnms/1215090064 [6] Bickel，P.J.和Ritov，Y.（1992年）。拟合优度测试：一种新方法。非参数统计及相关主题（A.K.Md.E.Saleh，ed.）51–57。荷兰北部，阿姆斯特丹。 [7] Bickel，P.J.、Ritov，Y.和Stoker，T.（2005）。指数模型的非参数检验。《计量经济学模型的识别和推断：托马斯·罗森伯格的纪念活动》（D.W.K.Andrews和J.H.Stock编辑）。剑桥大学出版社·Zbl 1119.62039号 [8] Choi，S.、Hall，W.J.和Schick，A.（1996）。参数和半参数模型中的渐近一致最强大测试。安。统计师。24 841–861. ·Zbl 0860.62020号 ·doi:10.1214/aos/1032894469 [9] Durbin，J.（1973）。基于样本分布函数的测试分布理论。费城SIAM·Zbl 0267.62002号 [10] Fan，J.、Zhang，C.和Zhang、J.（2001）。广义似然比统计与Wilks现象。安。统计师。29 153–193. ·Zbl 1029.62042号 ·doi:10.1214操作系统/9996986505 [11] Feuerverger，A.和Mureika，R.A.（1977年）。经验特征函数及其应用。安。统计师。5 88–97. ·Zbl 0364.62051号 ·doi:10.1214操作系统/11763343742 [12] Hájek，J.和Šidák，Z.（1967年）。等级测试理论。纽约学术出版社·Zbl 0161.38102号 [13] Hart，J.（1997）。非参数平滑和缺乏拟合测试。纽约州施普林格·Zbl 0886.62043号 [14] Ibragimov，I.A.和Hasminskii，R.Z.（1981）。统计估计：渐近理论。纽约州施普林格·Zbl 0467.62026号 [15] 于英格斯特（Yu Ingster）。I.（1993）。非参数替代方案的渐近极小极大假设检验。一、 二、三、数学。方法统计。2 85–114、171–189、249–268，数学评论（MathSciNet）：数学评论（数学科学网）：MR1259685·Zbl 0798.62059号 [16] Janssen，A.（2000年）。质量测试的全球功率函数。安。统计师。28 239–254. ·Zbl 1106.62329号 ·doi:10.1214/aos/1016120371 [17] Kac，M.、Kiefer，J.和Wolfowitz，J.（1955年）。基于距离法的正态性检验和其他质量检验。安。数学。统计师。26 189–211. ·Zbl 0066.12301号 ·doi:10.1214/aoms/1177728538 [18] Kallenberg，W.和Ledwina，T.（1999）。数据驱动的独立性等级测试。J.Amer。统计师。协会94 285–301。JSTOR公司：·Zbl 1072.62574号 ·doi:10.2307/2669703 [19] Khmalaze，E.V.（1979年）。使用（ω^2）检验检验参数假设。理论问题。申请。24 283–301·Zbl 0447.62049号 ·数字对象标识代码：10.1137/124035 [20] Klaassen，C.A.J.和Wellner，J.A.（1997年）。二元正态copula模型中的有效估计：正态边际最不利。伯努利3 55–77·Zbl 0877.62055号 ·doi:10.2307/3318652 [21] Neyman，J.（1959年）。复合统计假设的最优渐近检验。《概率与统计：哈拉尔德·克拉姆卷》（U.Grenander编辑）213-234。阿尔姆奎斯特和维克塞尔，斯德哥尔摩·Zbl 0104.12602号 [22] Pfanzagl，J.（在W.Wefelmayer的协助下）（1982年）。对一般渐近理论的贡献。统计中的课堂笔记。13 . 纽约州施普林格·Zbl 0512.62001号 [23] Rao，C.R.（1973）。《线性统计推断及其应用》，第二版，威利出版社，纽约·Zbl 0256.6202号 [24] Rayner，J.C.W.和Best，D.J.（1989）。良好信誉的顺利测试。牛津大学出版社，纽约·Zbl 0731.62064号 [25] Roy，S.N.（1957年）。多元分析的某些方面。纽约威利·Zbl 0083.19305号 [26] van der Vaart，A.W.和Wellner，J.A.（1996）。弱收敛和经验过程。纽约州施普林格·Zbl 0862.60002号 [27] Wald，A.（1941年）。统计假设的渐近最有力测试。安。数学。统计师。12 1–19. ·Zbl 0024.42904号 ·doi:10.1214/aoms/1177731783 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。