×
斯特凡·斯珀里奇

评论：“回归模型良好性测试的最新审查”。 （英语） Zbl 1367.62126号

测试 22，第3期，419-427（2013）.
摘要：我们讨论了论文的以下两个特定方面W.González-Manteiga公司和R.M.克鲁耶拉斯【试验22，第3号，361–411（2013；Zbl 1273.62086号)]：首先，如果零假设是非参数或半参数的，会发生什么变化？例如，J.罗德里格斯-普尔等[“回归中的错误指定实用测试：函数形式、可分性和分布”，《经济学理论》（修订中）]考虑了零模型为半参数时自适应非参数测试的最佳速率。第二个相关问题是，带宽和校准问题有多严重？在[“关于规范测试中正则化参数的选择：关键讨论”中，Empir.Econ.47，No.2，427-450（2013；doi:10.1007/s00181-013-0752-z)]作者已经表明，未解决的带宽选择问题，特别是在校准时，使得非参数规格测试在实践中毫无用处。另外两个问题只是简单地提出，涉及（a）计算方面，以及（b）渐近的非参数综合检验可能会拒绝几乎任何零假设的问题，因为可能没有参数或半参数模型是100%正确的。但这也许是一个合理而有用的近似值。为此，我们回顾了测试所谓“精确假设”问题的想法，如[H.德特《Ann.Stat.27》，第3期，1012–1040（1999年；Zbl 0957.62036号)]用于非参数良好性测试。

引用于1审查
引用于2文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
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
62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章）

关键词：

带宽选择；引导测试；二次采样；非参数和半参数测试；精确的假设

引文：

Zbl 1273.62086号；Zbl 0957.62036号

软件：

AdaptFitOS（适配操作系统）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.Sperlich｝，测试22，编号3，419-427（2013；Zbl 1367.62126）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Barrientos-Marin J，Sperlich S（2010）当零为非或半参数时，引导测试的大小问题。Rev Colomb Estad埃斯塔德33:307–319
[2] Berger JO，Delampady M（1987），测试精确假设。统计科学2:317–352·Zbl 0955.62545号 ·doi:10.1214/ss/1177013238
[3] Box GEP，Draper NR（1987）经验建模和响应面。纽约威利·Zbl 0614.62104号
[4] Cao-Abad R，Gonzalez-Manteiga W（1993），回归平滑中的Bootstrap方法。非参数统计杂志2:379–388·Zbl 1360.62202号 ·doi:10.1080/10485259308832566
[5] Claeskens G，Hart JD（2009），混合模型中的优良性测试。测试18:213–239·Zbl 1203.62076号 ·doi:10.1007/s11749-009-0148-8
[6] Davidson R，Flachaire E（2008）《野性的引导》终于被驯服了。《经济学杂志》146:162–169·兹比尔1418.62183 ·doi:10.1016/j.jeconom.2008.08.003
[7] Davidson R，MacKinnon JG（1999），自举测试的大小失真。经济理论15:361–376·Zbl 0963.62025号
[8] Delgado MA、Rodriguez-Poo J、Wolf M（2001）《亚采样立方根渐近性及其在Manski MSE中的应用》。经济快报73:241–250·Zbl 1056.91546号 ·doi:10.1016/S0165-1765（01）00494-3
[9] Dette H（1999）基于方差估计值差异的回归函数形式的一致性检验。安统计27:1012–1040·Zbl 0957.62036号 ·doi:10.1214/aos/1018031266
[10] Dette H，von Lieres und Wilkau C，Sperlich S（2005）不同非参数方法对可加模型推断的比较。非参数统计杂志17:57–81·Zbl 1055.62039号 ·网址：10.1080/10485250410001713972
[11] Gao J，Gijbels I（2008）非参数核测试中的带宽选择。美国统计协会J Am Stat Assoc 484:1584–1594·Zbl 1286.62043号 ·doi:10.1198/0162145000000968
[12] Guerre E，Lavergne P（2002）回归模型中非参数规格测试的最优极小极大率。经济理论18:1139–1171·Zbl 1033.62042号
[13] Guerre E，Lavergne P（2005）回归模型中的数据驱动速率最优规范测试。安统计33:840–870·Zbl 1068.62055号 ·doi:10.1214/009053604000001200
[14] Härdle W，Mammen E（1993）非参数回归拟合与参数回归拟合的比较。Ann Stat 21:1926–1947年·Zbl 0795.62036号 ·doi:10.1214/aos/1176349403
[15] Härdle W，Marron JS（1991）非参数回归的Bootstrap同步条。安统计19:778–796·Zbl 0725.62037号 ·doi:10.1214/aos/1176348120
[16] Härdle W，Sperlich S，Spokoiny V（2001），加性回归中的结构测试。美国统计协会杂志96:1333–1347·Zbl 1051.62036号 ·doi:10.19198/0162114501753382264
[17] Härdle W，Huet S，Mammen E，Sperlich S（2004）半参数广义可加模型中的Bootstrap推理。经济理论20:265–300·Zbl 1072.62034号
[18] Heidenreich NB、Schindler A、Sperlich S（2013）《核密度估计的带宽选择方法——性能综述》。高级统计分析（有条件接受）·Zbl 1443.62083号
[19] Horowitz JL，Spokoiny V（2001）参数均值回归模型对非参数替代方案的自适应率最优检验。计量经济学69:599–631·Zbl 1017.62012年 ·数字对象标识代码：10.1111/1468-0262.00207
[20] Ingster YI（1993）非参数替代方案的渐近极小极大假设检验I；II类；三、 数学方法统计2:85–114·Zbl 0798.62057号
[21] Kallenberg WCM，Ledwina T（1995），数据驱动的平滑质量测试版本的一致性和Monte-Carlo模拟。安统计23:1594–1608·Zbl 0847.62035号 ·doi:10.1214/aos/1176324315
[22] Köhler M，Schindler A，Sperlich S（2013）《核回归带宽选择方法的回顾与比较》。国际统计版次（有条件接受）·Zbl 1443.62083号
[23] Kulasekera KB，Wang J（1997）回归曲线测试中功率优化的平滑参数选择。美国统计协会J Am Stat Assoc 438:500–511·Zbl 0894.62047号 ·doi:10.1080/0162145.1997.10474003
[24] Ledwina T（1994）内曼平滑拟合测试的数据驱动版本。美国统计协会杂志89:1000–1005·Zbl 0805.62022号 ·doi:10.1080/01621459.1994.10476834
[25] Neumeyer N，Sperlich S（2006）不同样品中可分离成分的比较。扫描J统计33:477–501·Zbl 1114.62054号 ·网址：10.1111/j.1467-9469.2006.00509.x
[26] Politis DN、Romano JP、Wolf M（1999）子抽样。纽约州施普林格
[27] Roca-Pardiñas J，Sperlich S（2007）当指数为半参数时测试链接-一项比较研究。计算统计数据分析12:6565–6581·Zbl 1445.62093号 ·doi:10.1016/j.csda.2007.03.012
[28] Rodriguez-Poo J，Sperlich S，Vieu P（2013）《回归中错误指定的实用测试：函数形式、可分性和分布》。经济学理论（修订中）
[29] Sperlich S（2013）《规范测试中正则化参数的选择：关键讨论》。Empir Econ（即将推出）
[30] Sperlich S，Lombardía MJ（2010）小面积统计的局部多项式推断：估计、验证和预测。非参数统计杂志22:633–648·Zbl 1327.62268号 ·网址：10.1080/10485250903311607
[31] Sperlich S，Tjötheim D，Yang L（2002）可加模型中交互作用的非参数估计和检验。经济学理论18:197–251·Zbl 1109.62310号
[32] Spokoiny V（1998）非参数假设的自适应和空间自适应测试。数学方法统计7:245–273·Zbl 1103.62345号
[33] Spokoiny V（2001）数据驱动的线性模型拟合测试。数学方法统计10:465–497·Zbl 1006.62043号
[34] Su L，White H（2010）《部分线性模型中的结构变化测试》。经济理论26:1761–1806·Zbl 1230.62123号 ·doi:10.1017/S0266466609990788
[35] Su L，Tu Y，Ullah A（2013）非参数结构模型中误差项的可加性检验。经济评论（即将出版）
[36] Wiesenfarth M，Krivobokova Klasen S，Sperlich S（2012）加性模型中的直接同时推断及其在营养不足模型中的应用。美国统计协会期刊107:1286–1296·兹比尔1258.62114 ·doi:10.1080/01621459.2012.682809
[37] Yang L，Sperlich S，Härdle W（2003）广义可加模型中的导数估计和检验。J Stat Plan推断115:521–542·Zbl 1015.62071号 ·doi:10.1016/S0378-3758（02）00163-5
[38] Zhang C（2003）《校准自动数据平滑和情感曲线检查的自由度》。美国统计协会杂志98:609–629·Zbl 1040.62027号 ·doi:10.1198/0162145000000521
[39] Zhang C，Dette H（2004）非参数回归检验的功效比较。统计概率Lett 66:289–301·Zbl 1102.62049号 ·doi:10.1016/j.spl.2003.11.005
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。