Interval Estimation Based on the Profile Likelihood: Strong Lagrangian Theory with Applications to Discrimination
基于剖面似然的区间估计：强拉格朗日理论及判别分析应用AI 解读 ↓
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基于剖面似然的区间估计：强拉格朗日理论及判别分析应用
- 研究问题
- 研究如何利用剖面对数似然构造区间估计并简化计算，特别关注两总体判别问题中后验对数优势比的区间估计。
- 方法与思路
- 作者运用强拉格朗日理论分析剖面对数似然，给出简化绘图与区间计算的一般条件，并考察协方差矩阵不等的多元正态情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，一般性理论结果可简化剖面似然计算，并为两总体判别中的后验对数优势比区间估计提供简便方案及应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对强拉格朗日理论所需条件、计算简化的具体形式，以及多元正态应用中区间构造和统计有效性的论证。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明具体条件、区间覆盖性质和应用结果，不能推断其他版本变化。
原文摘要
Strong Lagrangian theory is used to illuminate the properties of the profile log likelihood. General conditions are given which lead to a simplification of the computations required to plot this function or calculate interval estimates based upon it. The results presented are rather general with a variety of possible applications. In particular, it is shown that they provide a simple solution to the important practical problem of obtaining an interval estimate for the posterior log odds ratio in the two population discrimination problem. The results are applied to the multivariate normal unequal covariance matrix case and are illustrated by an application.