范建清;姜建成 广义似然比检验的非参数推断（附评论和反驳）。 （英语） Zbl 1131.62035号 测试 16，第3号，409-444，445-478（2007）. 摘要：技术的进步促进了统计数据的收集。在大量统计问题中，人们广泛寻求灵活和精细的统计模型。一系列参数或非参数模型是否能充分拟合给定数据，这个问题经常出现。我们对使用广义似然比（GLR）统计的非参数推断进行了选择性概述。我们引入广义似然比统计来检验非参数替代方案的各种零假设。强调了替代模型的灵活性和统计测试的威力之间的权衡。本文讨论了各种半参数和非参数模型的威尔克斯现象，这为使用GLR测试的其他研究提供了启示。讨论部分给出了一些值得进一步研究的开放主题。 引用于42文件 MSC公司： 62克10 非参数假设检验 62G09号 非参数统计重采样方法 62G08号 非参数回归和分位数回归 关键词：渐近零分布;引导数据库;幂函数;威尔克斯现象;扩散模型 软件：科恩平滑;全球供应链 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Fan}和textit{J.Jiang}，测试16，第3号，409-44445-478（2007；Zbl 1131.62035） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aít-Sahalia Y，Fan J，Peng H（2005），跳跃扩散的非参数传递检验。未发表的手稿·Zbl 1388.62124号 [2] Anderson TW（1993）光谱分布的拟合优度检验。安统计21:830–847·Zbl 0779.62083号 ·doi:10.1214/aos/1176349153 [3] Azzalini A，Bowman AN，Härdle W（1989）《关于模型检验中非参数回归的使用》。生物特征76:1–11·Zbl 0663.62096号 ·doi:10.1093/biomet/76.1.1 [4] Barnard GA、Jenkins GM、Winsten CB（1962）《似然推断与时间序列》。J R Stat Soc Ser A期刊125:321–372·doi:10.2307/2982406 [5] Berger JO，Wolpert RL（1988）《似然原理》，第2版。海伍德数理统计研究所 [6] Bickel PJ，Ritov 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