Adjustments to profile likelihood
剖面似然的调整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：摘要讨论通用似然理论和度量选择，未明确关联所列经济计量细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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剖面似然的调整
- 研究问题
- 当条件或边际似然基于依赖参数的数据函数构造时，密度所用支撑度量如何带来额外参数依赖，并影响似然调整？
- 方法与思路
- 作者采用基于欧氏度量或常信息度量的内在支撑测度构造密度，再利用最大似然估计分布的近似处理条件与边际似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文从支撑测度选择解释额外参数依赖，并讨论相关条件与边际似然近似，对正态圆问题作较详细分析。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对支撑测度的定义、度量改变产生的参数项、近似的阶数，以及与所述既有近似方法的具体关系。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；部分近似方法的关系表述不够清楚，具体调整公式与适用条件须查阅原文。
原文摘要
Conditional and marginal likelihoods constructed from parameter-dependent functions of the data have an additional parameter dependence that changes with the choice of supporting metric for the corresponding densities. We consider constructing marginal and conditional likelihoods by using densities expressed in terms of an instrinsic choice of support measure, based on either Euclidean metric or the constant information metric. Barndorff-Nielsen's (1983) approximation to the distribution of the maximum likelihood estimate is used to approximate these conditional and marginal likelihood of Barndorff-Nielsen (1983) and the approximate conditional likelihood of Cox & Reid (1987). The normal circle problem is examined in some detail.