Edgeworth and Saddle-Point Approximations with Statistical Applications
Edgeworth 与鞍点近似及其统计应用AI 解读 ↓
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Edgeworth 与鞍点近似及其统计应用
- 研究问题
- 如何用 Edgeworth 与鞍点近似处理单变量、多变量及条件分布，并将其用于指数族中的条件统计推断？
- 方法与思路
- 作者讲解两类分布近似，结合时变泊松过程、von Mises 分布及生物测定实例，研究条件似然与似然比统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导条件似然及最大似然比检验统计量分布的一般结果，并在附录讨论所需的正则条件。
- 阅读关注点
- 应核对两类近似的展开对象、误差与适用区域、条件化步骤，以及似然比统计量结果所依赖的正则条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；近似的精度阶、具体公式与正则条件未说明，不能推断其他版本的内容变化。
原文摘要
Summary A simple exposition is given of Edgeworth and saddle-point approximations for some univariate, multivariate and conditional distributions. The application of these approximations to some problems of conditional statistical inference within the exponential family is illustrated. Examples connected with the time-dependent Poisson process, the von Mises distribution and with bioassay are among those studied in a little detail. Some general results are derived about conditional likelihoods and about the distribution of the maximum likelihood ratio test statistic. An appendix discusses regularity conditions.