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王思阳;崔恒坚

部分线性模型的高维回归系数测试。 （英语） Zbl 1511.62160号

Commun公司。统计、理论方法 49，第17号，4091-4116（2020）.
小结：当对某些预测因子的依赖性可能是非线性的时，部分线性模型引起了人们对预测因子与响应变量之间关联性的研究。然而，预测因子显著性的假设检验仍然具有挑战性，尤其是当预测因子的数量大于样本量时。在本文中，我们重新考虑了P.-S.钟和S.X.陈【美国统计协会期刊106，第493、260–274号（2011年；Zbl 1396.62110号)]当回归模型具有非线性分量时，提出一种广义U统计量来检验高维部分线性模型的线性分量。在零假设和替代假设下，得到了检验统计量的渐近性质，其中应考虑非线性成分的影响，因此与线性模型中的结果不同。通过仿真研究，与现有方法相比，我们证明了所提出的测试具有良好的有限样本性能。通过一个实际数据示例说明了我们提出的方法的实用性。

引用于1文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62H15型 多元分析中的假设检验
62F05型 参数检验的渐近性质

关键词：

高维数据;部分线性模型;广义U统计量;试验功率

引文：

Zbl 1396.62110号

软件：

GSA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Wang}和\textit{H.Cui}，Commun。Stat.，理论方法49，No.17，4091--4116（2020；Zbl 1511.62160）
全文： 内政部

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