Conditional properties of likelihood-based significance tests
基于似然的显著性检验的条件性质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：摘要属于一般似然检验与条件推断理论，没有支持所列领域细分的特定应用。
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…
关注这篇论文的作者
基于似然的显著性检验的条件性质
- 研究问题
- 在一参数模型的简单原假设下，无条件构造的极大似然与得分检验，其条件水平如何依赖局部辅助统计量和方差估计？
- 方法与思路
- 作者给定近原假设处局部辅助统计量的观测值，分析标准化极大似然估计与得分统计量检验，并比较两类 Fisher 信息。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称使用观测 Fisher 信息时条件水平与名义水平在所述阶数下近似一致；使用期望信息时，其依赖程度与统计曲率有关。
- 阅读关注点
- 应核对局部辅助统计量的构造、标准化方式和被忽略项的阶数，并区分极大似然估计检验与得分检验的对应结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；结论针对一参数模型和简单原假设，完整正则条件、有限样本误差及多参数推广未说明。
原文摘要
This paper considers the conditional properties of the unconditional significance tests based on standardized versions of the maximum likelihood estimate and the score statistic for the case of a simple null hypothesis and a one-parameter model. The properties of the tests are assessed by considering the conditional level of the test given the observed value of a statistic that is locally ancillary near the null model. It is shown that for the test based on the maximum likelihood estimate the conditional level is equal to the nominal level of the test, ignoring terms of order O(n−1) and higher, provided that the inverse of the observed Fisher information is used as the variance estimate. If the inverse of the expected Fisher information is used, the extent to which the conditional level of the test depends on the observed value of the locally ancillary statistic is shown to depend on the ‘statistical curvature’ of the model as defined by Efron (1975). Hence, a new interpretation of statistical curvature is given in terms of conditional inference. Similar results are established for the test based on the score statistic.