Statistical Analysis of Empirical Models Fitted by Optimization
通过优化拟合的经验模型之统计分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过优化拟合的经验模型之统计分析
- 研究问题
- 通过目标函数优化拟合经验模型时，如何在不指定完整统计模型、且数据可能存在一般依赖的情况下开展参数推断？
- 方法与思路
- 作者提出渐近推断程序，为部分模型参数构造显著性检验与置信区域，并讨论不同模型结构及拟合目标函数的比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些程序可避免显式统计模型的设定，并容许拟合数据中的一般统计依赖，同时提供参数推断与模型比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对优化问题与依赖结构需要满足的条件、渐近方差如何估计，以及不同结构或目标函数之间究竟比较什么对象。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明正则条件、计算步骤或有限样本表现，不能推断刊本变化。
原文摘要
Practical procedures for statistical inference about the parameters of empirical models are presented. These avoid the necessity of formulating an explicit statistical model and can allow for general statistical dependency within the data used for model fitting. The theory is an asymptotic one, and one which allows the construction of significance tests and confidence regions for subsets of the model parameters. Other results concern the comparison of structurally different models, and of different objective functions for parameter fitting.