Asymptotic distribution of test statistics in the analysis of moment structures under inequality constraints
不等式约束下矩结构分析中检验统计量的渐近分布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：摘要虽提及经济研究，但内容是一般矩结构模型的边界推断，未明确涉及经济结构估计等所列细分。
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代码、数据与补充材料
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不等式约束下矩结构分析中检验统计量的渐近分布
- 研究问题
- 当矩结构模型的真实参数位于可行域边界时，常用拟合优度检验的标准卡方渐近分布会如何改变，应如何确定参考分布？
- 方法与思路
- 作者考察不等式约束下真实参数处于边界的情形，研究检验统计量的大样本分布，并讨论相应混合权重的求取问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，此时检验统计量的渐近分布为卡方分布的混合，并讨论了对应权重的确定，但没有提供具体权重或计算程序。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对矩结构模型和约束形式、边界点附近的正则条件，以及混合分布的自由度组成、权重与检验实施方式。
- 阅读边界
- 所据为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出定理条件和权重公式，不能据此为任意受约束模型直接指定检验分布。
原文摘要
The analysis of moment structural models has become an important tool of investigation in behavioural, educational and economic studies. The chi-squared large-sample test is routinely employed to assess the goodness of fit of the model considered. However, in order to invoke the standard asymptotic distribution theory certain regularity conditions have to be met. Here we consider the case where the population value of the parameter vector is a boundary point of the feasible region. We show that in this case the asymptotic distribution of test statistic is a mixture of chi-squared distributions. The problem of finding the corresponding weights is discussed.