Semiparametric Comparison of Regression Curves
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般回归曲线的参数化变换与半参数推断，未指定处理效应、面板结构或宏观金融应用，因此暂不归入所列细分。
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回归曲线的半参数比较
- 研究问题
- 若两条非参数回归曲线可通过参数化的坐标轴变换相互映射，如何估计与检验变换参数，并检验完全参数化模型？
- 方法与思路
- 作者假设坐标轴存在可能非线性的参数变换，将一条曲线映射为另一条，研究变换参数的估计和检验，并构造模型检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称变换参数可达到根号样本量收敛速度，尽管非参数部分通常更慢；同时提供检验给定完全参数模型有效性的统计量。
- 阅读关注点
- 应核对变换族、参数可识别性、曲线重叠与平滑条件，以及参数收敛速度的适用范围和模型检验的零假设分布。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本，不能推断刊本变化；摘要未给出识别条件、估计构造或检验分布，不能把根号样本量速度理解为效率最优。
原文摘要
The comparison of nonparametric regression curves is considered. It is assumed that there are parametric (possibly nonlinear) transformations of the axes which map one curve into the other. Estimation and testing of the parameters in the transformations are studied. The rate of convergence is $n^{-1/2}$ although the nonparametric components of the model typically have a rate slower than that. A statistic is provided for testing the validity of a given completely parametric model.