Specification testing in censored regression models: Parametric and semiparametric methods
删失回归模型的设定检验：参数与半参数方法AI 解读 ↓
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删失回归模型的设定检验：参数与半参数方法
- 研究问题
- 如何按假设强弱组织删失回归模型的设定检验，并识别设定误差对罢工持续时间推断及条件均值、条件中位数预测的影响？
- 方法与思路
- 作者建立参数与半参数设定的层级，综述各层的估计和检验方法，并在罢工持续时间模型中应用，包括部分图形检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，较重删失下仍能发现部分参数设定错误；两种结论不同的半参数设定均未被拒绝，且条件均值预测更敏感。
- 阅读关注点
- 应核对设定层级中的具体限制、删失机制、检验能力，以及两种半参数设定为何导向不同实质结论和预测敏感性。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 转载的出版社摘要，未拒绝设定不等于确认其正确；预测敏感性结论的适用范围与刊本变化均无法判断。
原文摘要
We define a hierarchy of parametric and semiparametric specifications for censored regression models that is ordered according to the strength of the assumptions that are made. We review the estimation techniques and specification tests that are available at each level of the hierarchy. The estimation and testing procedures are illustrated by applying them to a model of strike duration. Several tests (some graphical) are able to detect errors in standard parametric specifications even in the presence of fairly heavy censoring, but two distinct semiparametric specifications leading to different substantive inferences cannot be rejected. In addition, the conditional mean as a prediction of the dependent variable is highly sensitive to specification errors, whereas the conditional median is not. Copyright 1989 by John Wiley & Sons, Ltd.