Stable and Invariant Adjusted Directed Likelihoods
稳定且不变的调整有向似然AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：文本讨论通用高阶似然推断，没有明确的面板、时间序列或金融应用依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
稳定且不变的调整有向似然
- 研究问题
- 论文研究一维目标参数的高阶似然推断，关注适当辅助统计量难以指定时，如何改善有向似然统计量的标准正态近似。
- 方法与思路
- 作者提出两种调整有向似然，避免显式指定辅助统计量，并分析它们在适当辅助统计量条件下的正态近似误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新调整的近似误差阶优于未调整统计量，但弱于文中介绍的更高阶修正，从而提供避免指定辅助统计量的替代办法。
- 阅读关注点
- 应核对调整项的构造、稳定性与不变性的具体含义，以及合理辅助统计量和正则条件如何限定条件近似误差结论。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未列出完整正则条件，不能据误差阶直接判断有限样本效果或推断刊本变化。
原文摘要
For the purpose of making inferences for a one-dimensional interest parameter, or constructing approximate complementary ancillaries or residuals, the directed likelihood or signed square root of the likelihood ratio statistic can be adjusted so that the resulting modified directed likelihood is under ordinary repeated sampling approximately standard normal with error of O(n−3/2), conditional on a suitable ancillary statistic and hence unconditionally. In general, suitable specification of the ancillary statistic may be difficult. We introduce two adjusted directed likelihoods which are similar to the modified directed likelihood but do not require the specification of the ancillary statistic. The error of the standard normal approximation to the distribution of these new adjusted directed likelihoods is O(n−1), conditional on any reasonable ancillary statistic, which is still an improvement over the unadjusted directed likelihoods.