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乔尔·霍洛维茨。

基于平滑最大得分估计器的测试引导临界值。 （英语） Zbl 1020.62035号

《经济学杂志》。 111，第2期，141-167（2002）.
摘要：在弱分布假设下，二元响应模型系数向量的平滑最大值估计是一致的和渐近正态的。然而，当使用一阶渐近来获得临界值时，基于平滑最大得分估计的测试的真实水平和标称水平之间的差异在有限样本中可能非常大。本文给出了利用bootstrap获得临界值来减小真实水平和标称水平之间差异的条件。一组蒙特卡罗实验说明了引导程序的数值性能。

引用于14文件

MSC公司：

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
62G10型 非参数假设检验

关键词：

二进制响应模型;埃奇沃斯展式;渐近精化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.L.Horowitz}，J.经济。111，No.2，141--167（2002；Zbl 1020.62035）
全文： 内政部

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