Use of Cumulative Efficient Scores for Testing Ordered Alternatives in Discrete Models
用累积有效得分检验离散模型中的有序备择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：摘要中的离散模型和有序备择属于一般检验理论，未提供离散选择行为模型的直接依据。
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用累积有效得分检验离散模型中的有序备择
- 研究问题
- 在不同离散统计模型中，如何针对带有顺序约束的备择构造检验，并刻画这些检验在局部备择下的渐近功效？
- 方法与思路
- 作者提出基于累积有效得分的统计量，将程序视为多维单侧备择下正态完全类引理的自然扩展，并分析局部渐近功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章为多种离散模型的有序备择检验引入新的得分统计量，并给出局部渐近功效，但未报告具体模型或有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对有序约束的形式、累积得分的构造与标准化、完全类引理的扩展条件，以及局部备择序列和功效表达式。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；离散模型类型、约束和检验校准未说明，不能据此认定适用于经济学离散选择模型。
原文摘要
Statistics based on cumulative efficient scores are introduced for testing ordered alternatives in various discrete models. The procedure is regarded as a natural extension of a normal complete class lemma for multidimensional one-sided alternatives. Local asymptotic powers of the proposed statistics are given.