Controlling the significance levels of prediction error tests for linear regression models
控制线性回归模型预测误差检验的显著性水平AI 解读 ↓
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控制线性回归模型预测误差检验的显著性水平
- 研究问题
- 线性回归误差不服从正态分布时，标准预测失效检验会出现哪些显著性水平问题，简单自助法能否改善控制？
- 方法与思路
- 作者考察非正态误差下标准预测失效检验的问题，并评估一种简单 bootstrap 程序控制检验显著性水平的能力。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文提供了标准检验在非正态误差下存在问题的证据，并研究自助法能否实现有用的显著性水平控制。
- 阅读关注点
- 应核对预测失效的原假设、非正态误差类型、自助抽样方式，以及实际拒绝率在不同样本规模下的表现。
- 阅读边界
- 摘要未给出自助法具体程序、有效性条件或改善结果，不能据此认定其普遍有效，也无法判断检验功效的变化。
原文摘要
This paper provides evidence on problems associated with using standard tests for predictive failure when the errors of a linear regression model are not normally distributed. The ability of a simple bootstrap procedure to give a useful degree of control over the significance levels is examined.