Estimation and testing in constrained covariance component models
受约束协方差分量模型中的估计与检验AI 解读 ↓
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受约束协方差分量模型中的估计与检验
- 研究问题
- 在协方差矩阵必须半正定的分量模型中，如何实施似然估计，并近似涉及受约束参数的似然比检验分布？
- 方法与思路
- 作者提出切平面算法实施最大似然或限制最大似然估计，并用渐近参数自助法近似检验分布，以双重自助法评估其表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供满足半正定约束的估计算法，并称某些问题中普通自助法表现良好，同时指出真实参数位于边界时通常不一致。
- 阅读关注点
- 应核对切平面算法的收敛与停止规则、边界参数下的检验分布，以及双重自助法支持普通自助法有效的具体问题与标准。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；哪些边界问题适用及误差控制未说明，不能将局部表现推广为普遍一致性。
原文摘要
A cutting plane algorithm is proposed for estimating variance and covariance components by maximum likelihood or restricted maximum likelihood enforcing the constraints that covariance matrices be positive semidefinite. For tests of hypotheses involving these constrained estimates, an asymptotic parametric bootstrap is proposed for approximating the distribution of the likelihood ratio test statistic. Although the bootstrap is generally inconsistent when the true parameter value is on the boundary of the feasible region, the double bootstrap can be used to show that the ordinary bootstrap works well in certain problems.