A Conditional Kolmogorov Test
条件柯尔莫哥洛夫检验AI 解读 ↓
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条件柯尔莫哥洛夫检验
- 研究问题
- 如何将分布函数的拟合优度检验扩展到含协变量的参数模型，并检验其发现固定模型误设与局部偏离的能力？
- 方法与思路
- 作者将分布函数拟合优度的柯尔莫哥洛夫检验扩展至带协变量的参数模型，并采用参数自助法构造检验临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对 1/√n 局部备择及所有固定备择具有检验力，并提出用参数自助法获取临界值的程序。
- 阅读关注点
- 重点核对条件检验统计量的构造、局部备择下的检验力论证、正则条件及参数自助法的有效性，并查看有限样本校准表现。
- 阅读边界
- 摘要未给出统计量公式、适用模型限制或模拟结果；不能据此认定检验具有有限样本精确性，也不能判断具体误设下的检验力大小。
原文摘要
This paper introduces a conditional Kolmogorov test of model specification for parametric models with covariates (regressors). The test is an extension of the Kolmogorov test of goodness-of-fit for distribution functions. The test is shown to have power against 1/[square root of n] local alternatives and all fixed alternatives to the null hypothesis. A parametric bootstrap procedure is used to obtain critical values for the test.