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Consistent specification test for partially linear models with the k-nearest-neighbor method

机译:使用k最近邻法对部分线性模型进行一致性规范测试

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摘要

This study proposes a consistent test for the partially linear model based on the k-nearest-neighbor estimation method. The test statistic has an asymptotic normal distribution under the null hypothesis and diverges to positive infinity when the null hypothesis is false. Simulations show that the estimated power of the proposed test is better than that of the kernel method when the data have heavy tails. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:这项研究提出了基于k最近邻估计方法的部分线性模型的一致性检验。检验统计量在零假设下具有渐近正态分布,当零假设为假时,检验统计量趋于正无穷大。仿真表明,在数据尾部较重的情况下,所提出的测试的估计能力优于核方法。 (C)2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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