Backfitting tests in generalized structured models
广义结构模型中的回代检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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广义结构模型中的回代检验
- 研究问题
- 如何在广泛的半参数广义结构模型中检验可分性、函数形式及效应同质性，或利用这些检验进行变量选择？
- 方法与思路
- 作者提出 bootstrap 检验，以非参数和半参数拟合之间的比较构造统计量，所有相关估计均通过平滑回代获得。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验适用于多类模型设定问题，且模拟表现良好；但未列出检验有效性条件或具体性能指标。
- 阅读关注点
- 应核对各检验的原假设与备择模型、平滑回代和带宽选择、bootstrap 校准，以及变量选择应用中的误差控制。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断渐近有效性、功效或适用模型边界；模拟中的良好表现不能直接视为一般保证。
原文摘要
Summary We introduce bootstrap tests for semiparametric generalized structured models. These can be used for testing different kinds of model specifications like separability, functional forms and homogeneity of effects, or for performing variable selection in a large class of semiparametric models. The test statistics are based on the comparison of non- and semiparametric alternatives in which both the null hypothesis and the alternative are non- or semiparametric. All estimators are obtained by smooth backfitting. Simulation studies show excellent performance of the test procedures.