On empirical likelihood for a semiparametric mixture model
半参数混合模型中的经验似然AI 解读 ↓
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半参数混合模型中的经验似然
- 研究问题
- 混合比例已知的混合分布数据中，如何放松成分分布的参数化设定，并处理两成分密度相等时经验似然的不规则性？
- 方法与思路
- 作者假设成分密度的对数比满足线性模型，保持基准密度未指定，再通过似然分解构造允许无约束估计的部分经验似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称部分经验似然估计具有一致性和渐近正态性，其比值统计量在原假设下渐近服从卡方分布，规则情形下可能保持效率。
- 阅读关注点
- 应核对密度比模型及混合比例的作用、原假设下不规则性的来源，以及部分似然与完整经验似然效率比较的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供正则条件、卡方自由度或应用数值，“可能同样有效率”不能视为普遍等价。
原文摘要
Plant and animal studies of quantitative trait loci provide data which arise from mixtures of distributions with known mixing proportions. Previous approaches to estimation involve modelling the distributions parametrically. We propose a semiparametric alternative which assumes that the log ratio of the component densities satisfies a linear model, with the baseline density unspecified. It is demonstrated that a constrained empirical likelihood has an irregularity under the null hypothesis that the two densities are equal. A factorisation of the likelihood suggests a partial empirical likelihood which permits unconstrained estimation of the parameters, and which is shown to give consistent and asymptotically normal estimators, regardless of the null. The asymptotic null distribution of the log partial likelihood ratio is chi‐squared. Theoretical calculations show that the procedure may be as efficient as the full empirical likelihood in the regular set‐up. The usefulness of the robust methodology is illustrated with a rat study of breast cancer resistance genes.