Testing hypotheses with estimated scores
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论含干扰参数的通用假设检验，没有指向所列具体计量领域。
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利用估计得分进行假设检验
- 研究问题
- 存在干扰参数时，如何根据估计得分构造假设检验，并在特定充分统计量条件下与条件分布检验建立联系？
- 方法与思路
- 作者提出与期望最大对数似然估计相呼应的检验；单一检验参数时依据估计得分与其期望之差，并讨论复杂情形的近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在某些存在不依赖检验参数的干扰参数充分统计量的情形下，新检验与条件检验一致，并讨论标量及向量案例。
- 阅读关注点
- 应核对估计得分及其期望如何计算、与条件检验一致的精确条件，以及干扰参数估计和近似处理对检验水平的影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法判断检验的一般有效性、功效或近似精度；摘要未给出完整条件及刊本变化。
原文摘要
A method is proposed for testing hypotheses that is very much in the spirit of expected maximum log likelihood estimation and bears much the same relation to it as the likelihood ratio test methodology does to maximum likelihood estimation. For a single test parameter, the method amounts to basing critical regions on the difference between the estimated score and its expectation. In some cases where a sufficient statistic, independent of the test parameter, exists for the nuisance parameter, the test coincides with that based on the conditional distribution. An approximate approach is described for complicated situations, with algebraic examination of the scalar test and nuisance parameter case and examples of the vector parameter case.