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宋睿;迈克尔·科索罗克。;很好，杰森·P。

半参数模型中可辨识性损失下的渐近最优检验。 （英语） Zbl 1173.62039号

Ann.统计。 37，编号5A，2409-2444（2009）.
小结：当参数在半参数模型的零点下不可识别时，我们考虑假设检验，其中剖面似然理论的正则性条件失效。构造了基于综合剖面似然的指数平均检验，并证明了在加权平均功率准则下，相对于模型不可识别方面的先验，该检验是渐近最优的。这些结果扩展了参数模型的现有结果，与我们的结果相比，参数模型涉及对备选方案形式的更多限制性假设。此外，所提出的测试适用于具有无限维滋扰参数的模型，这些滋扰参数在通常的参数率下可能无法识别或估计。示例包括使用当前状态数据测试Cox模型中是否存在变化点，以及使用右删失数据测试奇数率模型中的回归参数。
之前还没有针对这些场景研究过最佳测试。我们研究了所提出的测试在零、固定连续备选方案和随机连续备选方案下的渐近分布。我们还提出了一种加权引导程序，用于计算测试统计的临界值。最佳测试在模拟研究中表现良好，与替代测试相比，它们可能表现出更强的能力。

引用于2文件

理学硕士：

62G10型 非参数假设检验
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62F03型 参数假设检验
65立方厘米60 统计中的计算问题（MSC2010）
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

变点模型;相邻备选方案;经验过程;指数平均检验;非标准测试问题;奇数率模型;最佳试验;权力;剖面似然
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Song}等人，Ann.Stat.37，No.5A，2409--2444（2009；Zbl 1173.62039）
全文： 内政部 arXiv公司

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