On Model Selection and the ARC Sine Laws
模型选择与反正弦定律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：摘要讨论一般嵌套模型选择理论，未提供对应所列计量细分方向的直接依据。
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代码、数据与补充材料
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模型选择与反正弦定律
- 研究问题
- 当候选模型彼此嵌套时，模型选择方法会如何保留多余参数，以及这种过度选择行为是否会随样本增大而消失？
- 方法与思路
- 作者利用反正弦定律的推广分析嵌套模型选择方法的运行特征，并据此讨论某种常用选择技术保留多余参数的行为。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，推广后的反正弦定律有助于理解模型选择行为；其推论指出，某种常用方法即使在大样本下也平均纳入约一个多余参数。
- 阅读关注点
- 应核对所讨论选择技术的具体定义、候选模型的嵌套方式，以及平均纳入约一个多余参数这一结论的适用条件与极限含义。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体选择技术、模型条件和证明，不能推广到所有选择准则；所给材料为稿件版本未注明的索引摘要。
原文摘要
Generalizations of the arc sine laws are shown to provide insight into the operating characteristics of certain techniques for selecting models to fit a given data set, when the available models are nested. As a corollary, one sees that a popular technique may be expected to include about one superfluous parameter, even if the sample size is large.