A Time Series Illustration of Approximate Conditional Likelihood
近似条件似然的一个时间序列例证AI 解读 ↓
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近似条件似然的一个时间序列例证
- 研究问题
- 对大量均值不同但相关系数与方差共同的短高斯一阶自回归序列，如何可靠估计相关系数并构造置信区间？
- 方法与思路
- 作者计算 Cox–Reid 近似条件似然，与普通剖面似然比较，并通过模拟考察由条件似然得到的统计量表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，近似条件似然给出一致的相关系数估计；在该例中，它与标准化残差的边际似然相同，但一般并不如此。
- 阅读关注点
- 应核对短序列数量与长度的渐近安排、均值干扰参数如何处理，以及一致性、区间构造和特殊似然等价的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模拟的满意表现未给出数值，特殊似然等价不可推广，不能推断刊本变化。
原文摘要
We consider the calculation of confidence intervals for the correlation parameter, based on observations of a large number of short Gaussian first-order autoregressive processes with different means but common correlation and variance. Ordinary profile likelihood gives very misleading answers. The approximate conditional likelihood of Cox & Reid (1987) is calculated and shown to lead to consistent estimation of the correlation. Simulations verify that the usual asymptotic properties of the statistics derived from the conditional likelihood are quite satisfactory. In this example the approximate conditional likelihood is the same as the marginal likelihood for the standardized residuals, although this is not true in general.