×
玛丽娜·卡帕努

一种统一的方法来证明一些优秀测试的参数引导一致性。 （英语） Zbl 1411.62046号

统计 53，编号1，58-80（2019）.
本文的主要结果给出了在局部渐近高斯数据下，几种优良度检验的零分布的参数bootstrap估计的一致性条件。所考虑的优良性检验包括信息矩阵检验（基于信息矩阵等于正确模型下得分向量协方差的观察）及其推广，即巴特利特恒等式检验。还考虑了IOS检验的渐近版本，该版本将普通最大似然与交叉验证似然进行比较，以衡量模型的充分性。
审核人：弗雷泽·戴利（爱丁堡）

引用于1文件

MSC公司：

62F05型 参数检验的渐近性质
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62F03型 参数假设检验
62F40型 引导、折刀和其他重采样方法

关键词：

拟合优度;信息矩阵;巴特利特身份;IOS测试;参数自助法;一致性

软件：

引导数据库;引导库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Capanu}，《统计》53，第1期，第58至80页（2019年；Zbl 1411.62046）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] 日本豪斯曼。，计量经济学规范测试，《计量经济学》，46，1251-1271（1978）·Zbl 0397.62043号 ·doi:10.2307/1913827
[2] White，H.，错误指定模型的最大似然估计，《计量经济学》，50，1-26（1982）·Zbl 0478.62088号 ·doi:10.2307/1912526
[3] 马里兰州巴亚里；Berger，Jo.，复合零模型的P值，美国统计协会，954521127-1142（2000）·Zbl 1004.62022号
[4] Chen，Y-T；Qu，Z.，M使用新的归一化矩阵进行测试，《经济评论》，34，617-652（2015）·Zbl 1491.62195号 ·doi:10.1080/074744938.2013.833822
[5] Cho，Js，White，H.检验两个正定矩阵的相等性及其在信息矩阵检验中的应用。翡翠集团出版有限公司；2014年，第491-556页。（《计量经济学进展》第33卷）·Zbl 1453.62277号
[6] 宽，Cm；李女士。，渐近协方差矩阵无一致估计的稳健M检验，J Am Stat Assoc，101，1264-1275（2006）·兹比尔1120.62318 ·doi:10.1198/016214500000375
[7] 罗宾斯，J。；Van Der Vaart，A。；文图拉，V.，复合零模型中p值的渐近分布，美国统计学会杂志，95，452，1143-1156（2000）·Zbl 1072.62522号
[8] Chesher，A，Dhaene，G，Gourieroux，C等…Bartlett身份测试。卢浮天主教大学经济与社会研究所（IRES）；1999年6月（讨论文件；编号1999019）。
[9] Wk.纽伊。，最大似然规范测试和条件矩测试，《计量经济学》，53，5，1047-1071（1985）·Zbl 0629.62107号 ·doi:10.2307/1911011
[10] Tauchen，G.，《最大似然模型的诊断测试和评估》，《经济杂志》，第30期，第415-444页（1985年）·Zbl 0591.62094号 ·doi:10.1016/0304-4076（85）90149-6
[11] Presnell，B。；Boos，Dd.，《IOS模型错误规范测试》，美国统计协会杂志，99，465，216-227（2004）·Zbl 1089.62503号 ·doi:10.1198/016214500000214
[12] Capanu，M.参数模型的错误指定检验[博士论文]。佛罗里达大学；2005
[13] 卡帕努，M。；Presnell，B.，二项式和贝塔-二项式模型的错误规格测试，《统计医学》，27，14，2536-2554（2008）·doi:10.1002/sim.3049
[14] 陈，P。；Tebbs，Jm；Bilder，Cr.，《分组测试回归模型的全球绩效测试》，《统计医学》，28，2912-2928（2009）·数字对象标识代码：10.1002/sim.3678
[15] Schepsmeier，U.，《带固定边际的藤系模型的基于信息的有效有效性检验：综合评述》，《多元分析杂志》，138，34-52（2015）·兹比尔1328.62355 ·doi:10.1016/j.jmva.2015.01.001
[16] 张，S。；Song，Px-K；Shi，D.，随机扩散模型中参数结构模型误指定的信息比率检验，《计算统计数据分析》，56，3975-3987（2012）·Zbl 1255.62229号 ·doi:10.1016/j.csda.2012.05.013
[17] Chesher，A。；Spady，R.，《信息矩阵检验统计量的渐近展开》，《计量经济学》，59787-815（1991）·Zbl 0729.62013号 ·doi:10.2307/2938228
[18] 戴维森，R。；Mackinnon，J.，《信息矩阵检验的新形式》，《计量经济学》，第60期，第145-157页（1992年）·Zbl 0744.62150号 ·doi:10.2307/2951680
[19] Kennan，J，Neumann，G。为什么信息矩阵测试如此频繁地拒绝？爱荷华市：爱荷华大学经济系；1988年（工作文件；88-4）。
[20] Orme，C.，《信息矩阵检验的小样本性能》，《经济杂志》，46，309-331（1990）·doi:10.1016/0304-4076（90）90012-I
[21] 路易斯·泰勒。，怀特信息矩阵检验的大小偏差，《经济快报》，24，63-67（1987）·Zbl 1328.62153号 ·doi:10.1016/0165-1765（87）90182-0
[22] Jl.霍洛维茨。，信息矩阵测试的基于Bootstrap的临界值，《经济杂志》，61395-411（1994）·doi:10.1016/0304-4076（94）90092-2
[23] Efron，B.，《Bootstrap方法：折刀的另一种视角》，《Ann Stat》，第7期，第1-26页（1979年）·Zbl 0406.62024号 ·doi:10.1214/aos/1176344552
[24] R.Beran。；Ducharme，Gr.，统计学中bootstrap方法的渐近理论（1991），加拿大蒙特利尔：Les Publications CRM，Centre de recherches mathematiques，Universite de Montreal，Montreal·Zbl 0733.62050号
[25] Davison，A。；Hinkley博士。，Bootstrap方法及其应用（1997），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·兹比尔0886.62001
[26] 埃夫隆，B。；Tibshirani，Rj.，《自助入门》（1993），纽约：查普曼和霍尔出版社，纽约·Zbl 0835.62038号
[27] 邵，J。；Tu，D.，The jackknife and bootstrap（1995），纽约：Springer-Verlag，纽约·Zbl 0947.62501号
[28] Hall，P.，The bootstrap and edgeworth expansion（1992），纽约：Springer-Verlag，纽约·兹比尔0829.62021
[29] Mammen，E.，引导程序什么时候起作用？渐近结果和模拟（1992），纽约：Springer-Verlag，纽约·Zbl 0760.62038号
[30] Davison，A。；Hinkley博士；Young，G.，bootstrap方法学的最新发展，《统计科学》，18，2，141-157（2003）·Zbl 1331.62179号 ·doi:10.1214/ss/1063994969
[31] 比克尔，P。；Freedman，D.，引导的一些渐近理论，Ann Stat，9，6，1196-1217（1981）·Zbl 0449.62034号 ·doi:10.1214/aos/1176345637
[32] Singh，K.，《关于Efron引导的渐近准确性》，Ann Stat，9，6，1187-1195（1981）·Zbl 0494.62048号 ·doi:10.1214/aos/1176345636
[33] Gj巴布；Singh，K.，《与绞辫和自举L-statistics相关的渐近表示》，SankhyáA，46195-206（1984）·Zbl 0568.62038号
[34] Beran，R.，《诊断引导成功》，《Ann Inst Stat Math》，49，1，1-24（1997）·Zbl 0928.62035号 ·doi:10.1023/A:100311420352
[35] Gine，E。；Zinn，J.，《Bootstrapping一般经验测度》，Ann Probab，18，2，851-869（1990）·Zbl 0706.62017年 ·doi:10.1214/aop/1176990862
[36] Hall，P.，重尾分布引导的渐近性质，Ann Probab，18，1342-1360（1990）·Zbl 0714.62035号 ·doi:10.1214/aop/1176990748
[37] Romano，J.，《一些非参数距离测试的自助恢复》，美国统计协会，83，403，698-708（1988）·Zbl 0658.62059号 ·doi:10.1080/01621459.1988.10478650
[38] Van Der Vaart，Aw.，《渐近统计》（1998），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·Zbl 0910.62001号
[39] Athreya，K.，无限方差情况下均值的Bootstrap，Ann Stat，15724-731（1987）·Zbl 0628.62042号 ·doi:10.1214操作系统/11763503371
[40] 比克尔，P。；Gotze，F。；Wr.Van Zwet。，重新抽样少于n个观察：收益、损失和损失补救，Stat Sin，7，1-32（1997）·兹比尔0927.62043
[41] Jl.霍洛维茨。引导程序。收录：《计量经济学手册》。第5卷。阿姆斯特丹：Elsevier Science B.V。；2001年，第3159-3228页。
[42] Bartlett女士，《近似置信区间》，Biometrika，40，19-21（1953）·Zbl 0053.10404号 ·doi:10.1093/biomet/40.1-2012
[43] Bartlett女士，近似置信区间II。不止一个参数，Biometrika，40，306-317（1953）·Zbl 0053.10404号 ·doi:10.1093/biomet/40.1-2.12
[44] Billingsley，P.，《概率与测度》（1995），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 0822.60002号
[45] 《从统计学家的角度看矩阵代数》（1997年），Da.Harville著，纽约：Springer-Verlag出版社，纽约·Zbl 0881.15001号
[46] Huber，P.，《稳健统计》（1981），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 0536.62025号
[47] 路易斯安那州斯特凡斯基；Boos，Dd.，《M估计的演算》，《美国统计》，56，1，29-38（2002）·数字对象标识代码：10.1198/000313002753631330
[48] Stomberg，C，White，H.引导信息矩阵测试。圣地亚哥：加利福尼亚大学经济系；2000年4月（讨论稿；2000-4）。
[49] 博士劳利。，近似似然比准则分布的一般方法，Biometrika，43295-303（1956）·Zbl 0073.13602号 ·doi:10.1093/biomet/43.3-4.295
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。