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On the Behrens–Fisher problem: A globally convergent algorithm and a finite-sample study of the Wald, LR and LM tests

Alexandre Belloni · Gustavo Didier刊期 2008-10-01 · 卷 36（5）The Annals of Statistics已编入正刊

Behrens–Fisher问题：全局收敛算法及Wald、LR与LM检验的有限样本研究AI 解读

In this paper we provide a provably convergent algorithm for the multivariate Gaussian Maximum Likelihood version of the Behrens–Fisher Problem. Our work builds upon a formulation of the log-likelihood function proposed by Buot and Richards [5]. Instead of focusing on the first order optimality conditions, the algorithm aims directly for the maximization of the log-likelihood function itself to achieve a global solution. Convergence proof and complexity estimates are…

高维与机器学习极大与准极大似然
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