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贾斯汀·乔恩;尼古拉·比桑茨;霍尔格·德特

多元间接回归中误差分布的有效性检验。 （英语） Zbl 1433.62117号

电子。J.统计。 13，第2期，2658-2685（2019）。
作者研究了间接回归模型中误差分布函数（epsilon_j）的模型假设的有效性检验\[Y_j=\int_{\left[0,1\right]^m}\theta\left（\mathbf{u}\right）\psi\left\]已知的傅里叶系数以多项式形式衰减。在整篇论文中，假设（θ）是周期的，弱可微的，（ε_1，点，ε_n）是i.i.d.，平均零，共同勒贝格密度（f），协变量（X_1，点子，X_n）也是i.i.d.并且独立于（ε_1，点，λ）。
基于非参数傅里叶级数估计，作者考虑了Kolmogorov-Smirnov检验统计量，其临界值由相应经验分布函数的显式渐近展开式导出。在Khmaladze变换之后，这产生了一个不变性原理，可以普遍模拟极限分布。
最后，在仿真研究中对试验的有限样本性能进行了研究。
审核人：弗兰克·沃纳（瓦茨堡）

MSC公司：

62G10型 非参数假设检验
62甲12 多元分析中的估计
62J02型 一般非线性回归
42B05型 傅里叶级数和多变量系数

关键词：

假设检验;间接回归;反问题;多元回归
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Chown}等人，《电子》。J.Stat.13，No.2，2658--2685（2019；Zbl 1433.62117）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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