On model diagnostics using varying coefficient models
利用变系数模型进行模型诊断AI 解读 ↓
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利用变系数模型进行模型诊断
- 研究问题
- 对同时包含连续变量与分类变量的回归模型，如何用较灵活的变系数替代模型诊断参数化广义线性模型的偏离和交互效应？
- 方法与思路
- 作者以受效应平滑性限制的变系数模型作为备择，通过局部似然平滑估计，构造图形诊断以及整体和分量层面的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导估计量的渐近性质，提出简单图形比较程序和整体、分量检验；分量检验可用于考察连续与分类变量的交互。
- 阅读关注点
- 应核对平滑性和带宽条件、检验统计量的构造，以及整体检验与分量检验分别针对哪些模型偏离及其适用范围。
- 阅读边界
- 材料为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未列明渐近条件、检验校准方式或有限样本表现，不能判断诊断可靠性。
原文摘要
The paper motivates the use of varying coefficient models for diagnostics in regression models with continuous and factorial covariates. The varying coefficient model, which is restricted only by assumptions concerning the smoothness of the effects, is considered as the alternative to a parametric generalised linear model. Estimation is based on local likelihood smoothing and asymptotic properties of the estimators are derived. For the investigation of the discrepancy between the parametric model and the smooth alternative a simple graphical procedure is proposed. Moreover, tests are derived which allow for overall and componentwise investigation. The componentwise tests may be used to examine interaction effects of continuous and factorial regressors. Keywords:Generalised linear model; Local likelihood; Model diagnostic; Varying coefficient model.