Structural Tests in Additive Regression
加性回归中的结构检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：这里的结构指回归分量函数形式，摘要未提出经济结构模型的识别或估计。
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…
加性回归中的结构检验
- 研究问题
- 在不指定其余加性分量形式的情况下，如何检验某些回归分量是否为线性等多项式结构，并判断协变量是否显著？
- 方法与思路
- 作者用 Haar 基的小波变换构造分量检验，在设计与回归函数平滑性条件下研究检验速率，并进行模拟和女性劳动供给应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称各分量可达到其余分量已知时的检验速率，程序计算直接，模拟和劳动供给实例展示了所提检验的表现。
- 阅读关注点
- 应核对设计及平滑性条件、分量识别约束、检验速率的含义，以及协变量筛选与多项式结构检验之间的关系。
- 阅读边界
- 摘要未列出条件、检验速率或应用数值；劳动供给实例不足以建立结构识别，OpenAlex 索引版本未注明。
原文摘要
We consider the component analysis problem for a regression model with an additive structure. The problem is to test whether some of the additive components are of polynomial structure (e.g., linear) without specifying the structure of the remaining components. A particular case is the problem of selecting the significant covariates. The method that we present is based on the wavelet transform using the Haar basis, which allows for applications under mild conditions on the design and smoothness of the regression function. The results demonstrate that each component of the model can be tested with the rate corresponding to the case if all of the remaining components were known. The proposed procedure is also computationally straightforward. Simulation results and a real data example about female labor supply demonstrate the test's good performance.