Diagnostics for Assessing Regression Models
回归模型整体与局部拟合诊断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：摘要讨论通用参数回归的拟合诊断，没有支持所列专门领域分类的明确内容。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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回归模型整体与局部拟合诊断
- 研究问题
- 如何检验有限参数回归函数的整体与局部拟合，并利用非参数估计揭示参数模型可能遗漏的函数形状差异？
- 方法与思路
- 作者在预选设计点比较参数模型拟合与非参数核估计，提出两个与偏差统计量相关的整体检验量，并研究原假设及局部备择分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出两个统计量渐近等价的条件与分布理论，并将逻辑回归的局部平均偏差图思路推广到其他基于似然的回归。
- 阅读关注点
- 应核对预选点数与位置、核估计带宽、两个统计量的定义，以及局部图形如何对应整体检验和局部备择下的功效。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；统计量符号大小写存在不一致，具体定义须核对原文，不能仅凭摘要重构公式。
原文摘要
We concern ourselves with diagnostics for checking the overall and local goodness of fit of a model s(x) used in the regression of Y on x ∈ U = [0, 1] d . The model for s(x) is a functional form that depends on a finite number of unknown parameters. Two statistics, Λ and Λ w , are proposed that measure the level of agreement between the model fit to the data and the nonparametric kernel estimator on m preselected points in U. Conditions are given under which Λ and λ w , are asymptotically equivalent. Both of these statistics measure overall lack of fit and are related to the deviance. Their asymptotic distribution under the null model and under local alternatives is derived. This work is motivated by the local mean deviance plot of Landwehr, Pregibon, and Shoemaker for assessing overall lack of fit in logistic regression. Their plot is summarized by our test statistics and is extended to other likelihood based regressions of Y on x.