Likelihood ratio statistics based on an integrated likelihood
基于积分似然的似然比统计量AI 解读 ↓
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基于积分似然的似然比统计量
- 研究问题
- 仅依赖目标参数与数据的积分似然，如何用于标量参数的高阶似然推断，其统计性质与标准似然比有何关系？
- 方法与思路
- 作者分析带符号积分似然比统计量的高阶渐近性质，据此构造修正统计量，并建议形成积分似然的一类先验密度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供修正统计量与先验选择思路，比较积分似然比和标准似然比性质，并用示例展示替代方法的用途。
- 阅读关注点
- 应核对积分对象、先验密度的选择依据、高阶展开的正则条件，以及修正统计量在示例中改善了哪些性质。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex摘要，无法确认展开阶数、适用模型与误差范围；示例中的实用性不构成普遍优于标准方法的证据。
原文摘要
An integrated likelihood depends only on the parameter of interest and the data, so it can be used as a standard likelihood function for likelihood-based inference. In this paper, the higher-order asymptotic properties of the signed integrated likelihood ratio statistic for a scalar parameter of interest are considered. These results are used to construct a modified integrated likelihood ratio statistic and to suggest a class of prior densities to use in forming the integrated likelihood. The properties of the integrated likelihood ratio statistic are compared to those of the standard likelihood ratio statistic. Several examples show that the integrated likelihood ratio statistic can be a useful alternative to the standard likelihood ratio statistic. Copyright 2010, Oxford University Press.