On Local Inference and Information
论局部推断与信息AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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论局部推断与信息
- 研究问题
- 已有两种局部无偏估计技术在平移不变模型中存在哪些不足，应如何修改信息概念并发展相应的局部推断？
- 方法与思路
- 作者运用两种既有技术考察推断与信息，讨论平移不变模型中的不足，修改信息定义后再将相关讨论扩展至其他模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提出若干修改后的信息定义，并进一步给出参数空间上的局部结构概率及残余似然函数概念。
- 阅读关注点
- 应核对局部无偏、条件充分性与平移不变性的定义，辨明两种技术的不足，以及新信息定义和残余似然的用途。
- 阅读边界
- 仅据Crossref摘要，概念定义、推导和扩展条件未提供；其中的结构概率不能直接解释为经济学结构估计。
原文摘要
Summary Two techniques for local unbiased estimation have been developed in recent papers (Fraser, 1964a, b). In this paper these techniques are used to examine some aspects of inference and information. Both techniques show inadequacies for translation-invariant models, and this despite the development of the second technique on the basis of conditional sufficiency which is basic to translation-invariant models. Inference and information are then examined briefly for translation-invariant models and some modified definitions of information are proposed. The results are then extended to other models and lead to definitions of local structural probabilities on the parameter space and to a residual likelihood function.