On the corrections to the likelihood ratio statistics
似然比统计量的修正AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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似然比统计量的修正
- 研究问题
- 复合假设检验的似然比渐近展开为何看似存在冲突？在尺度参数未知的广义线性模型中应如何推导修正因子？
- 方法与思路
- 作者分析导致两种展开表面冲突的一个系数，并针对尺度因子未知的广义线性模型推导似然比修正因子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该系数在所有正则问题中均为零，从而消除所述冲突，并推广了此前有关似然比修正的一些结果。
- 阅读关注点
- 应核对正则问题的定义、系数消失的证明，以及未知尺度参数如何影响修正因子和所需展开阶数。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；正则条件、修正公式及有限样本效果未说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
Hayakawa's (1977) null asymptotic expansion of the likelihood ratio criterion for testing a composite null hypothesis against a composite alternative hypothesis appears to be in conflict with Lawley (1956) if and only if a certain coefficient is nonzero. It is shown that this coefficient vanishes for all regular problems. Correction factors are derived for generalized linear models when the scale factor is assumed unknown. The present paper generalizes also some results by Cordeiro (1983).