Confidence Regions in Non-Linear Estimation
非线性估计中的置信区域AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性估计中的置信区域
- 研究问题
- 研究正态误差下，非线性估计的似然比近似置信区域有何统计性质，以及如何衡量非线性对近似准确性的影响。
- 方法与思路
- 作者提出依赖实验设计与参数值的非线性数值度量，用于评估置信区域近似、调整区域及判断参数变换的效果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要建议在模型适度非线性时采用所讨论的近似区域，并提出非线性诊断及修正办法；这一建议具有明确适用限制。
- 阅读关注点
- 应核对非线性度量的定义、适度非线性的判据、置信区域修正方法，以及参数变换改善近似的判断依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确认覆盖率误差或非正态误差下的表现；所述偏好不能理解为对所有非线性模型的普遍结论。
原文摘要
Summary The statistical properties of the approximate confidence regions for nonlinear estimation based on the likelihood ratio criterion are considered, assuming normal variation of errors. It is suggested that these approximate confidence regions are preferable to any known exact confidence regions for this problem, provided that the model is only moderately non-linear. A numerical measure of the non-linearity of a model (as a function of the experimental design and the parameter values) is proposed. This can be used to indicate: (a)the accuracy of these approximate confidence regions, and a simple method of modifying the regions to avoid exaggerating the significance of the experimental data in doubtful cases; and(b)the effectiveness of a non-linear transformation of parameters as a device for making the model approximately linear. Methods of computing the non-linearity so defined, either empirically or theoretically, are indicated.