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【24h】

A unified approach to proving parametric bootstrap consistency for some goodness-of-fit tests

机译：一种统一的方法，可以证明参数释放一致性的一些优良测试

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Because model misspecification can lead to inconsistent and inefficient estimators and invalid tests of hypotheses, testing for misspecification is critically important. We focus here on several general purpose goodness-of-fit tests which can be applied to assess the adequacy of a wide variety of parametric models without specifying an alternative model. Parametric bootstrap is the method of choice for computing the p-values of these tests however the proof of its consistency has never been rigourously shown in this setting. Using properties of locally asymptotically normal parametric models, we prove that under quite general conditions, the parametric bootstrap provides a consistent estimate of the null distribution of the statistics under investigation.
机译：由于模型拼盘可以导致估算器不一致和低效的估算器和无效假设的测试，但假设的测试令人统治性重要。我们在这里专注于几种通用的拟合测试，可以应用于评估各种参数模型的充分性而不指定替代模型。参数释放是计算这些测试的P值的选择方法，但是其一致性的证明在此设置中从未终于急剧示出。使用本地渐近正常的参数模型的属性，我们证明，在相当一般的条件下，参数举自动制映标提供了对调查下统计数据的空分布的一致估计。

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