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Inference on function-valued parameters using a restricted score test
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OA
AI
DOI：10.1093/jrsssb/qkag043.png)
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摘要
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对数据生成机制中作为局部参数的未知函数（如密度函数或回归函数）进行推断往往具有研究意义。此类目标量在非参数和半参数模型中通常只能以慢于参数化的速率进行估计，且进行校准推断可能具有挑战性。在许多情况下，这些目标量可以表示为总体风险泛函的最小化值。本文提出了一种利用此类表示的通用框架，并为对无限维风险最小化值进行推断提供了得分子检验的非参数扩展。我们展示了该框架适用于多种问题。作为分析和计算示例，我们描述了如何在非参数和部分可加模型下，使用我们的通用方法对均值回归函数进行推断，并通过模拟评估了所生成方法的操作特性。此外，还讨论了效应异质性评估、密度函数推断和条件独立性检验作为补充示例。
Keyword:
nonparametric testing
non-pathwise differentiability
score test
simultaneous confidence bands
期刊
J
IF:
3.6
论文数:
1.5K
被引数:
3.2W
机构
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