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作者：夏丽丽;张忠占;
单位：中国劳动关系学院劳动经济学院;北京工业大学理学部;
摘要：本文提出一个可以用于检验函数型线性回归模型参数可分解性的方法.在参数的可分解性条件下,形成了一个新的函数型线性模型结构,此模型结构不仅降低全函数型线性模型的复杂度,还有利于对数据进行解释.构造的检验统计量主要基于模型参数在可分解结构与不可分解结构距离的范数.理论上证明了检验统计量在原假设和备择假设下的大样本性质.借助于Wild Bootstrap的重抽样技术,通过具体的模拟例子和实际数据分析来验证此检验方法的有效性.
关键词：函数型数据;;可分解性检验;;大样本性质;;Bootstrap
基金资助：国家自然科学基金(11271014)
