Testing a Subset of the Parameters of a Nonlinear Regression Model
非线性回归模型中部分参数的检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性回归模型中部分参数的检验
- 研究问题
- 在非线性回归响应函数中，如何检验部分参数的取值，并比较似然比检验与基于最小二乘估计渐近正态性的检验？
- 方法与思路
- 作者讨论两种检验统计量，推导其大样本分布，并比较蒙特卡洛估计的功效与利用大样本分布计算的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出部分参数检验的两类统计量及其渐近分布，并通过功效比较考察大样本计算与模拟结果之间的关系。
- 阅读关注点
- 应核对原假设的具体形式、其余参数的处理方式、渐近分布的成立条件，以及样本量和备择设定对功效比较的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未给出正则条件、模型实例或哪种检验更优的结论。
原文摘要
The problem of testing for the location of a subset of the parameters entering the response function of a nonlinear regression model is considered. Two test statistics—the likelihood ratio test statistic and a test statistic derived from the asymptotic normality of the least squares estimator—for this problem are discussed and compared. The large-sample distributions of these statistics are derived and Monte Carlo power estimates are compared with power computed using the large-sample distributions.