閾値回帰モデルのためのロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Hidalgo Javier; Lee Jungyoon; Seo Myung Hwan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217193923791 整理番号：22P0039907

閾値回帰モデルのためのロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Robust inference for threshold regression models

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発行年： 2017年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2018年11月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文は,閾値点が真の仕様がキンクまたはジャンプを持つかどうかを知らないとき,閾値回帰モデルにおける推論に関するものである。閾値点における連続性または不連続性のいずれかを仮定し,両仕様の下で有効なモデルのパラメータに関するロバスト推論法を開発する以前の研究を入れた。特に,キンク制限下のパラメータ値は,予想Gauss準尤度のHessian行列の不規則点であることが分かった。この不規則性は漸近的正規性を破壊し,閾値推定に対する非標準立方体根収束速度を誘導した。しかし,未知スケールパラメータまでの未知閾値に対する準尤度比統計量に対するHansen(2000)と同じ漸近分布を得ることも可能である。著者らは,このスケールパラメータが高次カーネルを使用しない限り,カーネル法によって一貫して推定できることを示した。さらに,ブートストラップ試験反転により未知閾値に対する信頼区間を構築し,格子ブートストラップとしても知られている。格子ブートストラップ信頼区間の有限サンプル性能をモンテカルロシミュレーションにより調べた。また,著者らの手順を経済的な経験的応用に適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

統計学 , 図形・画像処理一般

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