Specification Testing for Dyadic Regression Models
成对数据回归模型的设定检验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：摘要研究共享节点依赖下的成对数据，并以律所关系网络展示回归设定检验。
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成对数据回归模型的设定检验
- 研究问题
- 在无向成对数据中，共享节点会造成观测依赖；如何检验线性条件均值模型，并兼容节点成分非退化与成对观测独立两种情形？
- 方法与思路
- 作者以一致投影定理分解成对经验过程，依据精确协方差分解修正高斯自助法，构造两类总体设定检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称修正方法在两种依赖情形下均有效，检验对固定备择一致且对相应局部备择有功效，并提供模拟和律所网络应用。
- 阅读关注点
- 应核对节点投影退化条件、原始自助法重复计入的变异及修正方式，以及两种情形之间的有效性范围和局部备择速率。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列完整条件，应用中加入交互项后不拒绝也不能证明模型完全正确。
原文摘要
This paper develops omnibus specification tests for linear conditional-mean models with undirected dyadic data. We establish a uniform projection theorem that reduces the dyadic process to its latent first-order node projections under shared-node dependence. We then show that a raw first-order node-multiplier bootstrap is valid when this node component is nondegenerate but double-counts dyad-specific variation when dyads are independent. An exact covariance decomposition motivates a corrected Gaussian bootstrap that is valid in both regimes. The resulting Kolmogorov-Smirnov and Cramér-von Mises tests are consistent against fixed alternatives and have nontrivial power against rate-appropriate local alternatives. Simulations show that the corrected Kolmogorov-Smirnov test provides the most stable size control while retaining substantial local power. An application to the Lazega law-firm network rejects additive linear and quadratic specifications but finds no remaining misspecification after including an economically relevant interaction.