An equality test across nonparametric regressions

Pascal Lavergne

edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

Band einer Schriftenreihe

Autor(en):	Pascal Lavergne
Titel:	An equality test across nonparametric regressions
Erscheinungsdatum:	01.08.1998
Erschienen in:	Sonderforschungsbereich 373: Quantification and Simulation of Economic Processes 79 (SFB 373 Papers) ISSN: 1436-1086
Volltext:	pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10060564)
Fachgebiet(e):	Wirtschaft
Schlagwörter (eng):	Nonparametric regression, Hypothesis testing, Qualitative variables, Covariance analysis
Herausgeber:	Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
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Abstract (eng):

A procedure for testing equality across nonparametric regressions is proposed. The procedure allows for any dimension of the explanatory variables and for any number of subsamples. We consider the case of random explanatory variables and allow the designs of the regressors and the number of observations to dier across subsamples. The division into subsamples is defined through a variable C which can be either fixed or random. In the case of a random C, our procedure is a general test of significance for qualitative variables in a nonparametric regression. In the case of a fixed C, our procedure provides a “nonparametric analysis of covariance”. In both case, the test is a one-sided normal test and is consistent against all alternatives. We study its small sample behavior through Monte-Carlo simulations.

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Generiert am 20.06.2013, 05:25:19