Likelihood Methods and Nonparametric Tests
似然方法与非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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似然方法与非参数检验
- 研究问题
- 回归中的秩检验和置换检验如何与似然推断联系，人口百分位数估计又能否从边际似然角度解释？
- 方法与思路
- 作者分别将秩检验、置换检验联系到边际似然与条件似然的得分函数检验，并用边际似然考察百分位数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些联系使传统非参数程序与参数推断程序更为一致，为理解秩检验、置换检验及百分位数估计提供似然视角。
- 阅读关注点
- 应核对两类检验与得分检验对应的具体模型和条件，以及边际化、条件化与百分位数估计各自保留的信息。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未说明等价关系的适用条件，也未报告检验功效或估计精度的比较。
原文摘要
Standard techniques of nonparametric statistics are related to likelihood procedures. In particular, rank tests and permutation tests in the regression problem are shown to be directly related to score function tests based on marginal and conditional likelihoods, respectively. The problem of estimating a population percentile is also examined from the viewpoint of marginal likelihood. These calculations tend to bring nonparametric procedures more closely in line with procedures adopted in parametric inference.