A time series illustration of approximate conditional likelihood
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接分析大量短高斯一阶自回归序列中的共同相关参数及其似然推断。
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近似条件似然的一个时间序列示例
- 研究问题
- 大量短高斯一阶自回归序列具有不同均值、共同相关与方差时，如何估计相关参数并构造可信的置信区间？
- 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导出统计量的渐近表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该例中普通剖面似然会误导，而近似条件似然产生一致估计；它还等于标准化残差的边际似然。
- 阅读关注点
- 应核对短序列数量增长的渐近设定、均值干扰参数处理、模拟的区间表现，以及两种似然相等的具体原因。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要明确指出似然相等并非一般结论，模拟数值和刊本变化未提供。
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.