Sufficiency and Conditionality
充分性与条件性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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充分性与条件性
- 研究问题
- 实验设计决定的辅助统计量与数学建模决定的辅助统计量有何区别，条件性原则的应用顺序如何影响似然原则的推导？
- 方法与思路
- 作者区分两类辅助统计量，讨论在研究随机机制的推断问题中，先应用弱化条件性原则对似然原则推导的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所讨论的问题类别中，先应用弱化条件性原则可阻断似然原则的推导，并据此提出对实验定义的论证。
- 阅读关注点
- 应核对两类辅助统计量的定义、弱化条件性原则的准确表述，以及应用顺序如何改变似然原则推导的逻辑。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供完整公理与论证，不能将特定问题类别的结论推广到所有统计推断。
原文摘要
Ancillary statistics are divided into two logically diatinct types: those determined by the experimental design and those determined by the mathematical modelling of the problem. It ie pointed out that, in the class of inference problems where our purpose is to gain information or insight into the nature of a chance set-up, a weakened conditionality principle when applied first removes the possibility of deriving the likelihood principle. Since to some extent a conditionality principle must be applied in experiment definition, it is argued that this is a necessary first step if full acceptance of the likelihood axiom is to be avoided.