Miscellanea. The directed modified profile likelihood in models with many nuisance parameters
含大量干扰参数模型中的定向修正剖面似然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：摘要讨论通用似然近似与干扰参数，未明确涉及面板、时间序列等具体方向。
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代码、数据与补充材料
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含大量干扰参数模型中的定向修正剖面似然
- 研究问题
- 基于修正剖面似然的定向似然仅具一阶标准正态近似，为何在实践中仍常能获得高阶方法的大部分分布改善？
- 方法与思路
- 作者从修正剖面似然对条件或边际似然的高阶近似出发，解释相应定向似然的分布表现，重点讨论大量干扰参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这篇短文阐明了一阶正态近似与实践中较好分布表现之间的关系，特别关注干扰参数众多的模型。
- 阅读关注点
- 应核对定向似然的精确定义、条件或边际似然存在的要求，以及干扰参数数量与样本量的关系如何影响近似。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明改善的量化标准或适用模型，不能将实践描述解释为普遍高阶精度保证。
原文摘要
The modified profile likelihood is a higher-order approximation to a conditional or a marginal likelihood, when either exists. The directed likelihood based on the modified profile likelihood is standard normal only to first order. In practice, however, it usually achieves most of the distributional improvement obtained by higher-order methods. This note elucidates this point with particular attention to models with many nuisance parameters.