The Optimal Size of a Preliminary Test of Linear Restrictions in a Misspecified Regression Model
误设回归模型中线性约束预检验的最优检验水平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：摘要研究一般回归误设与预检验决策，遗漏变量本身未构成因果识别研究的明确证据，因此不归入因果推断。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
误设回归模型中线性约束预检验的最优检验水平
- 研究问题
- 当线性回归系数估计量由约束预检验决定时，遗漏相关解释变量是否改变最小最大风险后悔准则下的最优临界值？
- 方法与思路
- 作者考察遗漏相关解释变量导致的模型误设，重新分析预检验选择估计量的规则；摘要未说明具体推导与风险表达式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称通常得到的约为二、且不依赖自由度的最优临界值规则，在最初遗漏相关解释变量时不再成立。
- 阅读关注点
- 应核对风险与后悔的定义、遗漏变量的设定、约束形式，以及最优临界值如何随误设程度和模型参数变化。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；未给出替代临界值规则、具体适用条件或数值，不能自行推导操作建议或刊本变化。
原文摘要
When the choice of estimator for the coefficients in a linear regression model is determined by the outcome of a prior test of the validity of restrictions on the model, it is well known that a minimax (risk) regret criterion leads to the simple rule that the optimal critical value for the preliminary test is approximately two in value, regardless of the degrees of freedom. We show that this result no longer holds in the (likely) event that relevant regressors are excluded from the model at the outset.