Estimation of the parameters for a multivariate normal distribution when one variable is dichotomized
一个变量被二分化时多元正态分布的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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一个变量被二分化时多元正态分布的参数估计
- 研究问题
- 当多元正态变量中的一个仅以二分结果被观测时，如何利用这类样本估计原分布参数，并刻画估计量的大样本分布？
- 方法与思路
- 作者针对二分化观测构建似然方程，调整通常的牛顿法用于求解，并以教育测验问题说明所推导的表达式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导相关参数估计量的大样本分布，给出适配的似然求解办法，并扩展了此前针对该问题的研究。
- 阅读关注点
- 应核对二分阈值及其是否已知、哪些变量可观测、参数可识别性，以及牛顿迭代和大样本分布所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明二分阈值、参数公式或算法收敛保证，不能推断刊本变化。
原文摘要
The problem discussed is the estimation of the parameters of a multivariate normal distribution using a sample from a dichotomization of this distribution, with the emphasis on large-sample distributions of the estimators. The usual Newton's method is adapted to the present situation for the solution of the likelihood equations. The various expressions which are derived are illustrated by a problem in educational testing. Results extend those of Maritz (1953) and Tate (1955).