Diagnostics for Assessing the Accuracy of Normal Approximations in Exponential Family Nonlinear Models
指数族非线性模型中正态近似准确性的诊断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：摘要属于通用非线性模型推断诊断，未明确对应所列计量领域细分。
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代码、数据与补充材料
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指数族非线性模型中正态近似准确性的诊断
- 研究问题
- 指数族非线性模型中，标准大样本置信区域与似然所刻画的参数区域有多一致，如何诊断正态近似的准确性？
- 方法与思路
- 作者研究置信区域一致性的诊断方法，将似然等高线方法与非线性回归曲率度量、逻辑回归诊断联系起来。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是连接几类已有诊断思路，形成评估指数族非线性模型近似准确性的方法，并用多个例子展示。
- 阅读关注点
- 应核对两类区域的定义、诊断量如何反映曲率和近似偏差，以及示例中诊断结果与实际推断误差的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；诊断阈值、适用条件及覆盖率表现未说明，不能判断其普遍可靠性。
原文摘要
Diagnostics are investigated for assessing the agreement between likelihood and standard large-sample confidence regions for parameters from an exponential family nonlinear model (Cordeiro and Paula 1989). The development connects the contour methods proposed by Hodges (1985, 1987) with the curvature measures for normal, nonlinear regression proposed by Bates and Watts (1980) and Jennings's (1982, 1986) diagnostics for logistic regression. The proposed methodology is illustrated with several examples.