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Testing the hypothesis of a homoscedastic error term in simple, nonparametric regression

机译：在简单的非参数回归中检验同方差错项的假设

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Consider the nonparametric regression model Y = m(X) + tau(X)epsilon, where X and epsilon are independent random variables, epsilon has a median of zero and variance sigma(2), tau is some unknown function used to model heteroscedasticity, and m(X) is an unknown function reflecting some conditional measure of location associated with Y given X. This article considers the problem of testing H-0:tau = 1, the hypothesis that the error term is homoscedastic. Several methods were considered, two of which were found that control the probability of a Type I error well in simulations. One is fast from a computational point of view, and the other is based in part on a bootstrap method. Neither dominates in terms of power.
机译：考虑非参数回归模型Y = m（X）+ tau（X）epsilon，其中X和epsilon是独立的随机变量，epsilon的中位数为零，方差sigma（2），tau是用于建模异方差的未知函数，而m（X）是一个未知函数，反映给定X时与Y相关的位置的一些条件度量。本文考虑测试H-0：tau = 1的问题，即误差项是同调的。考虑了几种方法，其中发现两种方法可以在模拟中很好地控制I型错误的可能性。从计算的角度来看，一种是快速的，另一种则部分基于引导方法。两者在权力方面都不占主导地位。

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