Higher order semiparametric frequentist inference with the profile sampler
利用剖面采样器进行高阶半参数频率学推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用剖面采样器进行高阶半参数频率学推断
- 研究问题
- 通过后验剖面分布采样形成的可信集合，何时能够提供半参数模型有限维参数的高阶频率学置信推断，并提高一阶近似精度？
- 方法与思路
- 作者在无限维干扰参数达到参数收敛速度的设定下，分析剖面采样器，给出剖面似然估计与有效信息的高阶估计，并用模拟检查近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，将剖面采样器的有效性扩展到二阶，并给出可信集合近似频率学置信区间的误差阶；作者将其描述为早期高阶精度结果。
- 阅读关注点
- 应核对干扰参数达到参数速度的具体条件、剖面分布中的先验处理，以及区间近似误差的定义，避免把区间误差与覆盖误差混同。
- 阅读边界
- 仅依据稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要。摘要未列完整正则条件；干扰参数的速度要求限制适用范围，文献首创性也未经独立核验。
原文摘要
We consider higher order frequentist inference for the parametric component of a semiparametric model based on sampling from the posterior profile distribution. The first order validity of this procedure established by Lee, Kosorok and Fine in [J. American Statist. Assoc. 100 (2005) 960–969] is extended to second-order validity in the setting where the infinite-dimensional nuisance parameter achieves the parametric rate. Specifically, we obtain higher order estimates of the maximum profile likelihood estimator and of the efficient Fisher information. Moreover, we prove that an exact frequentist confidence interval for the parametric component at level α can be estimated by the α-level credible set from the profile sampler with an error of order OP(n−1). Simulation studies are used to assess second-order asymptotic validity of the profile sampler. As far as we are aware, these are the first higher order accuracy results for semiparametric frequentist inference.