文件名称：组成员的信心集-研究论文
文件大小：865KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 06:06:55
Panel Data Grouped
我们开发了新的程序来量化数据驱动聚类算法的统计不确定性。 在我们的面板设置中，每个单元都属于具有特定组回归曲线的有限数量的潜在组之一。 我们提出了计算组成员的单元和联合置信集的方法。 单元集给出给定单元的可能的组成员资格，联合集给出所有单元的组成员资格的可能向量。 我们还提出了一种算法，可以通过检测易于分类的单元来提高我们程序的能力。 置信集反转组成员身份的测试，该测试基于通过矩不等式系统对真实组成员身份的表征。 为了构建联合置信度，我们解决了一个高维测试问题，该问题同时测试所有单元的组成员身份。 我们在 N，T → ∞ 渐近线下证明此过程是合理的，其中我们允许 T 远小于 N。作为我们理论论证的一部分，我们为 MAX 和 QLR 统计量开发了新的同时反浓度不等式。 Monte Carlo 结果表明我们的置信集有足够的覆盖范围并且信息量很大。 我们在两个应用程序中说明了我们的置信集的实际相关性。