Confidence-Region Tests
置信区域检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于通用假设检验理论，未提供与所列经济计量专门方向直接相关的证据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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置信区域检验
- 研究问题
- 如何扩展通过置信区域排除假设参数值的检验思路，使其能够处理数据窥探与多重假设检验带来的问题？
- 方法与思路
- 作者从置信区域与假设检验的对应关系出发扩展检验概念，在此框架下研究线性模型及一般参数模型的渐近情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文把置信区域检验推广到与数据窥探和多重检验相关的方向，并分别讨论线性模型与更一般的参数模型。
- 阅读关注点
- 应核对扩展后的检验定义、允许的数据依赖选择方式、置信区域的覆盖要求，以及有限样本与渐近结论的区别。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明具体错误率控制目标、检验构造与适用条件，不能据此认定任意事后选择均可得到有效推断。
原文摘要
Summary To test a hypothesis that a parameter has value θ* we usually ask whether an observation falls in a critical region of the outcome space. It is well known that, by a suitable choice of confidence region, an equivalent test is to ask whether θ* lies outside the confidence region. In this paper the concept of such a confidence-region test is extended in directions which are relevant to the study of data-snooping and multiple-hypothesis testing. These problems are investigated for linear models and, in the asymptotic case, for more general parametric models.