Effects of Model Selection on Inference
模型选择对推断的影响AI 解读 ↓
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模型选择对推断的影响
- 研究问题
- 参数估计所使用的模型经过数据驱动的选择后，估计量的渐近分布如何变化，这种变化会怎样影响后续统计推断？
- 方法与思路
- 作者分析基于所选模型的参数估计量，推导其渐近分布，并展示模型选择过程对随后推断的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是推导模型选择后估计量的渐近分布，并说明将选择过程纳入推断分析的必要性。
- 阅读关注点
- 应核对候选模型、选择规则与参数设定，以及渐近结论是逐点还是一致成立，后续区间或检验如何体现选择影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；选择程序、具体分布和修正方法均未说明，不能据此给出普遍适用的选择后推断方案。
原文摘要
The asymptotic properties of parameter estimators which are based on a model that has been selected by a model selection procedure are investigated. In particular, the asymptotic distribution is derived and the effects of the model selection process on subsequent inference are illustrated.