基于特征函数的回归曲线平等性的鲁棒检验
摘要：非参数同方差回归模型下，对多个总体的回归函数是否相等的零假设进行检验是本文关注的问题。众所周知，线性核回归估计对于异常响应非常敏感。这些扭曲的估计值会影响构建的检验统计量，因此在测试多个回归函数是否相等时得出的结论也可能受到影响。近年来，基于经验特征函数的检验程序的使用已经显示出良好的实际性质。因此，为了提供更可靠的推断，我们构造了一个检验统计量，该统计量结合了特征函数和在零假设下获得的鲁棒平滑器的残差。在零假设和根号$n$连续替代下，研究了检验统计量的渐近分布。进行了蒙特卡罗研究，比较了所提出的检验和使用局部平均值得到的经典检验的有限样本行为。报告的数值实验显示了所提出的方法在有限样本上优于基于Nadaraya-Watson估计量的方法。还提供了对实际数据集的说明，并可以研究带宽选择对$p-$值的敏感性。
作者：Graciela Boente and Juan Carlos Pardo-Fern''andez
论文ID：2205.12065
分类：Methodology
分类简称：stat.ME
提交时间：2023-09-01