Orthogonality of Estimating Functions and Nuisance Parameters
估计函数的正交性与干扰参数AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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估计函数的正交性与干扰参数
- 研究问题
- 在包含广义线性模型相关分布类的半参数框架中，如何利用估计函数的正交性处理干扰参数，并联系参数正交化方法？
- 方法与思路
- 作者采用最优正交估计函数处理半参数模型中的干扰参数，并将所得结果与参数模型中 Cox–Reid 正交化方法相联系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文在半参数设定中研究干扰参数问题，所涵盖的分布类包括广义线性模型相关分布，并建立与既有结果的联系。
- 阅读关注点
- 应核对正交性和最优性的定义、允许的干扰参数类别，以及与条件似然近似的联系是否需要额外模型条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列效率或稳健性结论，不能据此推断现代正交得分方法的具体性质。
原文摘要
Cox & Reid (1987) proposed the technique of orthogonalizing parameters, to deal with the general problem of nuisance parameters, within fully parametric models. They obtained a large-sample approximation to the conditional likelihood. Along the same lines Davison (1988) studied generalized linear models. In the present paper we deal with the problem of nuisance parameters, within a semiparametric setup which includes the class of distributions associated with generalized linear models. The technique used is that of optimum orthogonal estimating functions (Godambe & Thompson, 1989). The results are related to those of Cox & Reid (1987).