Применение обобщенных линейных моделей с высокой степенью надежности в случае неправильной идентификации отклонений

arXiv:2209.139.18v4 Аннонс Тип: заменить резюме: общие линейные модели обычно предполагают общий параметр дисперсии, что редко соответствует практике. Следовательно, стандартные параметрические методы могут значительно потерять контроль за ошибками типа I. В качестве альтернативы мы предлагаем метод полупараметрической групповой неразрывности, основанный на признаке изменения размера взносов. Наш метод требует только правильного указания средней модели, но он надежен для любого неправильного определения разницы. Мы представляем тесты на единичные, а также множественные коэффициенты регрессии. Это испытание асимптотически обоснованное, однако на небольших образцах оно дает отличные результаты. Мы иллюстрируем метод с использованием данных о последовательности проведения КНР, для которого трудно правильно моделировать чрезмерную дисперсию. Этот метод доступен в библиотеке R.