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E.卡斯蒂利亚。;新墨西哥州马汀。;穆尼奥斯，S。;L·帕尔多。

多元线性回归模型基于最小Rényi伪距离估计的稳健Wald型检验。 （英语） Zbl 07480197号

J.统计计算。模拟 90，第14号，2655-2680（2020）.
摘要：我们基于最小Rényi伪距离估计引入了一类新的Wald型检验，用于检验多元回归模型中的一般线性假设和残差方差。基于最大似然估计的经典Wald检验可以看作是我们家族中的一个特例。理论结果得到了广泛的模拟研究的支持，指出了该系列中的一些测试在稳健性方面如何比Wald测试具有更好的性能。最后，我们提供了一个数据驱动程序，用于选择给定任何数据集的最佳测试。

引用于1文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推理）
62H15型 多元分析中的假设检验
10层62层 点估计
62至XX 统计

关键词：

影响函数;最小密度功率发散估计量;多元回归模型;雷尼伪距离;稳健性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Castilla}等人，《统计计算杂志》。模拟90，编号14，2655-2680（2020；Zbl 074881997）
全文： 内政部 链接

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