Test Inversion Bootstrap Confidence Intervals
通过检验反演构造自助法置信区间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：摘要讨论通用自助法区间理论与剂量反应应用，没有足够证据归入所列经济计量细分领域。
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通过检验反演构造自助法置信区间
- 研究问题
- 研究使用自助法检验反演构造置信区间的理论与实践性质，尤其关注存在干扰参数时的覆盖误差及学生化的作用。
- 方法与思路
- 作者分析检验反演区间的覆盖误差，开展三项模拟，并在日本原子弹幸存者剂量反应模型中与既有方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，存在干扰参数时覆盖误差为 O(n^(-1/2))，使用学生化统计量可能降至 O(n^(-1))，并提供模拟和应用比较。
- 阅读关注点
- 应核对误差阶结论的正则条件、学生化和干扰参数处理方法，以及模拟中的覆盖率、区间长度与计算负担。
- 阅读边界
- 摘要未列出误差阶成立的具体条件，也未报告比较结果；不能认为任意学生化或检验反演区间都获得高阶精度。
原文摘要
Summary In this paper we explore the theoretical and practical implications of using bootstrap test inversion to construct confidence intervals. In the presence of nuisance parameters, we show that the coverage error of such intervals is O(n −1/2) which may be reduced to O(n −1) if a Studentized statistic is used. We present three simulation studies and compare the performance of test inversion methods with established methods on the problem of estimating a confidence interval for the dose–response parameter in models of the Japanese atomic bomb survivors data.