Asymptotic Expansions for Confidence Limits in the Presence of Nuisance Parameters, with Applications
存在干扰参数时置信限的渐近展开及应用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：摘要讨论一般置信限展开与 Weibull 参数推断，没有对应所列经济计量细分的充分依据。
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
存在干扰参数时置信限的渐近展开及应用
- 研究问题
- 当目标参数之外还存在干扰参数时，如何基于一致估计量展开置信限，并用于 Weibull 尺度与形状参数的分别推断？
- 方法与思路
- 作者推导置信限的级数展开，将最大似然估计作为特例，由似然基本量求取抽样分布特征，并应用于 Weibull 分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告了含干扰参数的置信限展开及最大似然特例，给出 Weibull 参数的应用，并与既有模拟研究进行比较。
- 阅读关注点
- 应核对展开阶数、覆盖误差与干扰参数的处理方式，并确认分别置信限和联合覆盖要求之间的区别。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；展开公式、正则条件及模拟比较结果未说明，不能声称有限样本覆盖改善或联合覆盖保证。
原文摘要
SUMMARY Series expansions for confidence limits based on consistent estimators are obtained in the presence of nuisance parameters. The maximum likelihood estimator is treated as a special case and the necessary characteristics of its sampling distribution are obtained in terms of basic quantities derivable from the likelihood function. The theory is applied to the problem of setting separate confidence limits for the scale and shape parameters of the Weibull distribution. Comparisons are made with earlier simulation studies.