Robust Bounded-Influence Tests in General Parametric Models
一般参数模型中的稳健有界影响检验AI 解读 ↓
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一般参数模型中的稳健有界影响检验
- 研究问题
- 如何在一般参数模型中构造对局部污染较稳定的假设检验，并控制 Wald、得分及似然比类检验的影响？
- 方法与思路
- 作者以一般 M 估计量构造三类检验的稳健版本，推导渐近性质与影响函数，并研究自标准化敏感性的约束。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称约束相应估计量的自标准化敏感性可稳定检验水平，并为 Wald 与得分类检验推导最优有界影响版本。
- 阅读关注点
- 应核对污染邻域、检验水平稳定性的定义、影响函数计算，以及最优性准则与检验功效之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未说明稳健性与最优性的完整条件，不能据此判断任意模型下的功效。
原文摘要
We introduce robust tests for testing hypotheses in a general parametric model. These are robust versions of the Wald, scores, and likelihood ratio tests and are based on general M estimators. Their asymptotic properties and influence functions are derived. It is shown that the stability of the level is obtained by bounding the self-standardized sensitivity of the corresponding M estimator. Furthermore, optimally bounded-influence tests are derived for the Wald- and scores-type tests. Applications to real and simulated data sets are given to illustrate the tests' performance.