A nondegenerate Vuong test and post selection confidence intervals for semi/nonparametric models
半参数与非参数模型的非退化 Vuong 检验及选择后置信区间AI 解读 ↓
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半参数与非参数模型的非退化 Vuong 检验及选择后置信区间
- 研究问题
- 如何统一比较嵌套、严格非嵌套和重叠非嵌套的半参数或非参数模型，并在模型选择后维持参数推断的有效性？
- 方法与思路
- 作者基于一般拟似然比准则构造非退化模型选择检验，并建立选择后推断框架，无需预检验、样本拆分或模拟临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验在多类模型关系下具有统一精确的渐近水平及局部功效，并提供统一有效的选择后参数推断框架。
- 阅读关注点
- 应核对非退化构造、统一性所覆盖的模型类和选择后区间机制；摘要中的局部备择速率符号不完整，须核对原文。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，正则条件与速率记号未清楚呈现，不能补出局部功效的具体速率或推断刊本变化。
原文摘要
This paper proposes a new model selection test for the statistical comparison of semi/non‐parametric models based on a general quasi‐likelihood ratio criterion. An important feature of the new test is its uniformly exact asymptotic size in the overlapping nonnested case, as well as in the easier nested and strictly nonnested cases. The uniform size control is achieved without using pretesting, sample‐splitting, or simulated critical values. We also show that the test has nontrivial power against all n ‐local alternatives and against some local alternatives that converge to the null faster than n . Finally, we provide a framework for conducting uniformly valid post model selection inference for model parameters. The finite sample performance of the nondegenerate test and that of the post model selection inference procedure are illustrated in a mean‐regression example by Monte Carlo.