Semiparametric single index versus fixed link function modelling
半参数单指标建模与固定连接函数建模的比较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：摘要明确以离散选择和 logit 等固定连接函数模型为背景，研究单指标模型设定检验，直接对应离散选择方向。
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半参数单指标建模与固定连接函数建模的比较
- 研究问题
- 在离散选择建模中，如何检验固定连接函数的参数模型是否足够，还是需要允许连接函数未知的半参数单指标模型？
- 方法与思路
- 作者提出参数与半参数单指标模型之间的检验，允许备择模型的线性指标不同于原假设，并研究可检测距离的速率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验在给定功效函数下达到原假设与备择之间最小可检测距离的速率最优性，并允许两侧指标不同。
- 阅读关注点
- 应核对连接函数和线性指标的识别与正则条件、检验统计量及调参方法，以及距离度量、功效函数和速率最优性的定义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；模型条件及计算细节未说明，速率最优性不能直接说明有限样本功效或计算成本。
原文摘要
Discrete choice models are frequently used in statistical and econometric practice. Standard models such as logit models are based on exact knowledge of the form of the link and linear index function. Semiparametric models avoid possible misspecification but often introduce a computational burden especially when optimization over nonparametric and parametric components are to be done iteratively. It is therefore interesting to decide between approaches. Here we propose a test of semiparametric versus parametric single index modelling. Our procedure allows the (linear) index of the semiparametric alternative to be different from that of the parametric hypothesis. The test is proved to be rate-optimal in the sense that it provides (rate) minimal distance between hypothesis and alternative for a given power function.