Goodness-of-fit tests for mixed model diagnostics
用于混合模型诊断的拟合优度检验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：摘要属于一般混合线性模型的分布诊断，没有明确的面板或其他所列计量细分设定。
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代码、数据与补充材料
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用于混合模型诊断的拟合优度检验
- 研究问题
- 如何正式检验混合线性模型中的分布假设，并将该诊断方法用于普通线性回归的误差分布检验？
- 方法与思路
- 作者提出拟合优度检验，构造检验统计量的估计临界值，并通过渐近分析及模拟考察检验有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计临界值在温和条件下渐近正确，方法涵盖线性回归误差检验，并与已有检验进行有限样本比较。
- 阅读关注点
- 应核对所检验的分布成分、参数估计对统计量的影响、临界值计算方式，以及模拟中的原假设与备择。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；温和条件、检验统计量及比较结果未说明，不能宣称有限样本水平或功效更优。
原文摘要
A simple goodness of fit test is proposed for checking distributional assumptions involved in a mixed linear model. An estimated critical value of the test statistic is derived, and is shown to be asymptotically correct under mild conditions. As a special case,the test may be applied to linear regression models to formally check distribution of the errors. Finite sample performance of the proposed test is examined and compared with that of a previously proposed test by simulations.