A Point Optimal Test for Moving Average Regression Disturbances
回归扰动移动平均相关的点最优检验AI 解读 ↓
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回归扰动移动平均相关的点最优检验
- 研究问题
- 在线性回归中，如何针对一阶移动平均扰动的正相关与负相关分别设计检验，并选择具有点最优性质的备择参数？
- 方法与思路
- 作者重新考察 King 的局部最优检验，提出两种检验，按样本量和回归变量数确定备择点，并给出临界点界限与功效比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种检验在指定备择点最强不变；所选功效比较显示，针对正相关移动平均扰动的新检验总体表现更好。
- 阅读关注点
- 应核对不变性所依据的变换、备择点选择函数、临界点界限的用法，以及功效比较覆盖哪些相关参数和设计。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供表格或比较数值；点最优性质及所选比较不能证明检验在整个备择空间都最优。
原文摘要
This paper reconsiders King's [12] locally optimal test procedure for first-order moving average disturbances in the linear regression model. It recommends two tests, one for problems involving positively correlated disturbances and one for negatively correlated disturbances. Both tests are most powerful invariant at a point in the alternative hypothesis parameter space that is determined by a function involving the sample size and the number of regressors. Selected bounds for the tests' significance points are tabulated and an empirical comparison of powers demonstrates the overall superiority of the new test for positively correlated moving average disturbances.