离散模型中 LR、Wald、得分和梯度检验的局部功效
统计理论
2011-02-23 v1 统计理论
摘要
我们推导了在 Pitman 备择序列下，离散模型类中似然比、Wald、得分和梯度检验统计量的非零分布函数直至 阶的渐近展开式。这些统计量的渐近分布是针对检验回归参数子集和检验精度参数而获得的。基于这些非零渐近展开式，结果表明，在检验回归参数子集时，没有一个检验相对于其他检验具有统一的优越性。此外，为了比较这些检验在该类模型中的有限样本性能，我们给出了蒙特卡洛模拟。为了说明目的，还考虑了对一个真实数据集的实证应用。
引用
@article{arxiv.1102.4371,
title = {Local power of the LR, Wald, score and gradient tests in dispersion models},
author = {Artur J. Lemonte and Silvia L. P. Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.4371},
year = {2011}
}
备注
Submitted for publication