回归近似的是协变量的影响还是仅测量误差？一种模型有效性检验
统计方法学
2019-11-19 v1
摘要
提出了一个准则，用于检验线性模型中因变量误差方差性质的原假设，从而区分正确设定与错误设定的模型。前者中仅测量误差决定方差（即因变量被正确解释于独立变量，直至测量误差），而后者中模型缺失某些独立协变量（或具有非线性结构）。所提出的 MEM-V（测量误差模型有效性）检验在因变量与独立协变量均含测量误差时检验模型有效性。该准则具有渐近性质，但数值模拟勾勒出了估计有意义的近似边界。详细讨论了一个检验实现的实用例子；其显示了该检验即便在看似完美的模型中也能检测错误设定的能力。测量误差与模型设定间的此类关系此前未被研究，所提准则或可激励这一重要领域的未来研究。
引用
@article{arxiv.1911.07556,
title = {Does Regression Approximate the Influence of the Covariates or Just Measurement Errors? A Model Validity Test},
author = {Alexander Kukush and Igor Mandel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07556},
year = {2019}
}