A Comparison of the Efron-Hinkley Ancillary and the Likelihood Ratio Ancillary in a Particular Example
特定例子中 Efron–Hinkley 与似然比辅助统计量的比较AI 解读 ↓
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特定例子中 Efron–Hinkley 与似然比辅助统计量的比较
- 研究问题
- 在一个特定模型中，Efron–Hinkley 辅助统计量与有符号似然比作为近似辅助统计量，各自的分布恒定性和条件似然表现如何？
- 方法与思路
- 作者通过两种统计量的等值曲线、边际密度，以及条件和无条件似然函数进行比较，考察近似辅助性的实际表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在该模型中有符号似然比表现更好，其分布几乎不随参数变化，且条件似然函数更稳定，结论限定于所考察例子。
- 阅读关注点
- 应核对具体模型与辅助统计量定义、分布恒定性的衡量方式，以及条件似然稳定性的含义和比较所覆盖的参数范围。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未提供模型或比较数值，单一例子的结果不足以判断两类辅助统计量的一般优劣。
原文摘要
Two approximate ancillaries, the Efron-Hinkley ancillary and the (signed) likelihood ratio, are compared in a specific example by means of their level curves, their marginal densities and the conditional and unconditional likelihood functions. It is shown that in the present model the latter of the two ancillaries is the better. It is almost exactly distribution constant and has more stable conditional likelihood functions.