Likelihood, Quasi-Likelihood and Pseudolikelihood: Some Comparisons
似然、拟似然与伪似然的若干比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：均值与离散参数的通用估计比较不等同于金融波动率建模，摘要缺少具体领域依据。
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似然、拟似然与伪似然的若干比较
- 研究问题
- 在同时拟合响应均值与离散程度的模型中，如何选择离散参数估计方法，其有限样本均方误差有何差异？
- 方法与思路
- 作者在三个模型中通过模拟比较最大扩展拟似然、最大伪似然及存在时的极大似然离散参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所考察的比较中，最大扩展拟似然估计通常具有较小均方误差；这一陈述依赖其模拟范围。
- 阅读关注点
- 应核对三个模型、参数与样本量设置，极大似然存在条件，以及均方误差比较中的偏差、方差和例外情形。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；模拟设计和数值结果未提供，“通常较优”不能推广为所有模型或所有评价指标上的优势。
原文摘要
SUMMARY There is considerable interest in the fitting of models jointly to the mean and dispersion of a response. For the mean parameter, the Wedderburn estimating equations are widely accepted. However, there is some controversy about estimating the dispersion parameters. Finite sampling properties of several dispersion estimators are investigated for three models by simulation. We compare the maximum extended quasi-likelihood estimator, the maximum pseudolikelihood estimator and the maximum likelihood estimator, if it exists. Of these estimators, the maximum extended quasi-likelihood estimator is usually superior in minimizing the mean-squared error.