On the asymptotic behaviour of general maximum likelihood estimates for the nonregular case under nonstandard conditions
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非标准条件下非正则广义最大似然估计的渐近行为
- 研究问题
- 在非正则模型及非标准条件下，稳健估计能否保持模型邻域内的渐近无偏性，并达到最大似然估计的收敛速度？
- 方法与思路
- 作者将既有广义最大似然渐近结果扩展到非正则情形，在部分单变量模型中构造抗扰估计，并比较其极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所给估计达到最大似然估计的一致性速度，其中部分估计在中心模型下具有与最大似然估计相同的渐近分布。
- 阅读关注点
- 应核对非正则性和模型邻域的定义、扰动方式、适用的单变量模型，以及哪些估计具有中心模型下的效率性质。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；具体非标准条件、稳健性范围和收敛速度未说明，不能推广到所有非正则模型或推断版本变化。
原文摘要
In this paper we generalize Huber's (1967) results to include the nonregular case. Resistant estimators which turn out to be asymptotically unbiased in a neighbourhood of the model are given for some univariate models. Their order of consistency achieves the rate of the maximum likelihood estimates. Moreover, some of the estimates are asymptotically efficient under the central model, in the sense that they have the same asymptotic distribution as the maximum likelihood estimate.