A score test for non‐nested hypotheses with applications to discrete data models
非嵌套假设的得分检验及其离散数据模型应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用非嵌套分布检验，离散出行数据不足以证明其属于离散选择等所列细分。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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非嵌套假设的得分检验及其离散数据模型应用
- 研究问题
- 如何构造方便实施的非嵌套模型得分检验，以检查目标变量条件分布的设定，尤其是离散数据模型的分布假设？
- 方法与思路
- 作者从竞争模型似然函数的线性组合构造针对非嵌套备择的得分检验，并用休闲划船出行模型说明其用途。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该构造提供了便利的条件分布设定检验，尤其适合检查离散数据模型的分布假设，并给出一个应用示例。
- 阅读关注点
- 核对似然组合的具体构造、检验统计量和零假设分布，以及非嵌套模型比较所需条件和划船出行应用的设定。
- 阅读边界
- Crossref 摘要未说明正则条件、临界值和有限样本表现；离散数据并不自动意味着离散选择模型，刊本变化亦无法判断。
原文摘要
Abstract In this paper it is shown that a convenient score test against non‐nested alternatives can be constructed from the linear combination of the likelihood functions of the competing models. This is essentially a test for the correct specification of the conditional distribution of the variable of interest. Given its characteristics, the proposed test is particularly attractive to check the distributional assumptions in models for discrete data. The usefulness of the test is illustrated with an application to models for recreational boating trips. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.