Alternative Goodness-of-Fit Tests for Linear Models
线性模型的替代拟合优度检验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：摘要为一般线性模型拟合优度检验，傅里叶变换的使用本身不足以证明时间序列背景，所列细分证据不足。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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线性模型的替代拟合优度检验
- 研究问题
- 如何利用傅里叶变换构造线性模型的拟合优度检验，并在保持既有渐近分布的同时改善小样本检验尺寸？
- 方法与思路
- 作者将傅里叶变换纳入拟合模型，提出两种检验，并修改渐近标准化常数，以模拟考察小样本尺寸和功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称适当标准化后的新统计量与既有检验具有相同渐近分布，提出保留该分布的小样本修正并提供示例。
- 阅读关注点
- 应核对傅里叶项如何进入模型、标准化与修正常数的依据，以及尺寸改善是否伴随功效变化和适用范围限制。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；误差条件、备择范围和模拟结果未详述，相同渐近分布不保证有限样本等效。
原文摘要
Fan and Huang (2001) presented a goodness-of-fit test for linear models based on Fourier transformations of the residuals of the fitted model. We present two more theoretically appealing tests in which the Fourier transforms are incorporated into a fitted model. We show that when suitably normalized, the new test statistics have the same asymptotic distribution as Fan and Huang’s test. We propose modifications to the asymptotic normalization constants to improve the small sample sizes of our tests while retaining their asymptotic distributions. Small sample sizes and powers are examined via simulations. An illustration is given.