Inference for the Linear Model Using a Likelihood Based on Ranks
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使用秩似然进行线性模型推断
- 研究问题
- 若观测在某种单调变换后相互独立且服从均值受线性模型约束的正态分布，如何利用秩进行参数及未来排序推断？
- 方法与思路
- 作者近似观测秩的边际似然，由此给出线性模型参数的近似后验分布，并计算未来观测排序的预测分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了基于秩边际似然近似的参数后验与排序预测方法，并给出数值例子，附录说明近似的数学细节。
- 阅读关注点
- 应核对单调变换、独立正态假设和参数可识别性，查看后验所用先验、似然近似误差及排序预测的计算过程。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断先验设定、近似精度或有限样本校准；排序预测结果不能直接解释为观测值预测。
原文摘要
Summary An approximation to the marginal likelihood of the ranks of a set of observations is used to analyse data. The observations, after some arbitrary monotone transformation, are assumed to be independently normally distributed with means related by a linear model. An approximate posterior distribution for the parameters of the linear model is given and used to find predictive distributions for the ordering of future observations. A numerical example is given. Appendices give mathematical details of the approximation.