TESTING GENERALIZED REGRESSION MONOTONICITY
广义回归单调性的检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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广义回归单调性的检验
- 研究问题
- 当潜在结构的单调性不能直接观察时，能否通过广义回归单调性检验其尖锐可检验含义，并涵盖区间数据与单调工具变量情形？
- 方法与思路
- 作者建立潜在单调性与广义回归单调性之间的可检验联系，提出统一检验，并分析一致尺寸控制、固定备择一致性和局部功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验涵盖回归单调性与随机单调性，并可检验所述潜在单调限制；在广泛过程类上渐近控制尺寸且对部分局部备择有功效。
- 阅读关注点
- 应核对尖锐可检验含义成立的条件、区间数据和单调工具变量的转换、过程类范围，以及获得根号样本量局部功效的备择类型。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；潜在限制与检验等价的条件、临界值及有限样本表现未说明，不能将不拒绝视为假设已成立或推断刊本变化。
原文摘要
We propose a test for a generalized regression monotonicity (GRM) hypothesis. The GRM hypothesis is the sharp testable implication of the monotonicity of certain latent structures, as we show in this article. Examples include the monotonicity of the conditional mean function when only interval data are available for the dependent variable and the monotone instrumental variable assumption of Manski and Pepper (2000). These instances of latent monotonicity can be tested using our test. Moreover, the GRM hypothesis includes regression monotonicity and stochastic monotonicity as special cases. Thus, our test also serves as an alternative to existing tests for those hypotheses. We show that our test controls the size uniformly over a broad set of data generating processes asymptotically, is consistent against fixed alternatives, and has nontrivial power against some ${n^{ - 1/2}}$ local alternatives.