OPTIMAL MINIMAX RATES FOR NONPARAMETRIC SPECIFICATION TESTING IN REGRESSION MODELS
回归模型非参数设定检验的最优极小极大速率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：摘要讨论通用回归设定检验与极小极大理论，未提供足以归入所列具体应用方向的证据。
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…
关注这篇论文的作者
回归模型非参数设定检验的最优极小极大速率
- 研究问题
- 检验非线性参数回归函数的设定时，平滑备择可以多快逼近原假设，同时仍能被检验以预定功效一致检出？
- 方法与思路
- 作者采用非参数极小极大框架，研究平滑备择的可检出速率，并比较平滑检验与包含积分条件矩检验的非平滑检验类。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，平滑非参数检验对规则备择具有渐近极小极大最优性，并给出实现速率最优的平滑参数速率；所考察非平滑检验类则次优。
- 阅读关注点
- 应核对平滑备择集合、规则性条件和一致功效的定义，以及最优速率、平滑参数选择和非平滑检验次优结论的证明范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定具体平滑度、维数及最优速率公式，也不能将次优结论推广到所有非平滑检验或推断刊本变化。
原文摘要
In the context of testing the specification of a nonlinear parametric regression function, we adopt a nonparametric minimax approach to determine the maximum rate at which a set of smooth alternatives can approach the null hypothesis while ensuring that a test can uniformly detect any alternative in this set with some predetermined power. We show that a smooth nonparametric test has optimal asymptotic minimax properties for regular alternatives. As a by-product, we obtain the rate of the smoothing parameter that ensures rate-optimality of the test. We show that, in contrast, a class of nonsmooth tests, which includes the integrated conditional moment test of Bierens (1982, Journal of Econometrics 20, 105–134), has suboptimal asymptotic minimax properties.