Unbiasedness of Likelihood Ratio Confidence Sets in Cases Without Nuisance Parameters
无干扰参数情形下似然比置信集的无偏性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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无干扰参数情形下似然比置信集的无偏性
- 研究问题
- 在不存在干扰参数的统计模型中，基于似然函数构造的置信集，能否在适当密度条件下具有无偏性？
- 方法与思路
- 作者在无干扰参数的框架内构造似然置信集，并在密度函数满足某些假设时研究其无偏性，通过多个例子展示结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在特定密度假设下可以证明所构造置信集无偏，并给出若干示例；摘要没有列明假设或进一步的最优性性质。
- 阅读关注点
- 应核对置信集无偏性的精确定义、似然截断与覆盖率校准方式、密度假设，以及各示例如何满足这些条件。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；密度假设、构造细节和证明均未提供，结论不能直接推广到存在干扰参数的模型，也不推断刊本变化。
原文摘要
Summary Confidence sets based upon the likelihood function are constructed in the case without nuisance parameters. It is shown under certain assumptions on the density function that the confidence sets are unbiased. Various examples are given.