Adjustments to Profile Likelihood
剖面似然的调整AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般似然推断与测度选择，未提供所列领域细分的直接应用依据。
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剖面似然的调整
- 研究问题
- 当条件或边际似然基于依赖参数的数据函数构造时，密度所用支撑测度如何带来额外参数依赖，并影响似然调整？
- 方法与思路
- 作者考虑以 Euclidean 度量或常信息度量确定内在支撑测度，并利用最大似然估计分布的近似来处理条件与边际似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究基于内在测度的似然构造与近似，并详细分析正态圆问题；摘要文字未清楚交代所列近似似然之间的完整关系。
- 阅读关注点
- 应核对支撑测度如何定义、变量变换产生的参数依赖，以及各近似似然的推导关系，并通过正态圆例子理解调整作用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；部分似然近似的描述语句不完整，需查原文确认，不能据此补出调整公式、误差阶或等价关系。
原文摘要
Conditional and marginal likelihoods constructed from parameter-dependent functions of the data have an additional parameter dependence that changes with the choice of supporting metric for the corresponding densities. We consider constructing marginal and conditional likelihoods by using densities expressed in terms of an instrinsic choice of support measure, based on either Euclidean metric or the constant information metric. Barndorff-Nielsen's (1983) approximation to the distribution of the maximum likelihood estimate is used to approximate these conditional and marginal likelihood of Barndorff-Nielsen (1983) and the approximate conditional likelihood of Cox & Reid (1987). The normal circle problem is examined in some detail.