Similar tests and the standardized log likelihood ratio statistic
相似检验与标准化对数似然比统计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究指数族中的通用检验理论，没有直接涉及所列经济计量细分方向。
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相似检验与标准化对数似然比统计量
- 研究问题
- 在指数族中检验仿射假设时，以估计值替代干扰参数的边际检验，能否达到基于条件分布的相似检验精度？
- 方法与思路
- 作者比较条件于零假设下最小充分统计量的程序，与采用标准化似然比统计量并代入干扰参数估计值的程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，采用标准化似然比统计量时，代入式程序在 O(n^{-3/2}) 精度上达到条件程序的性质，并详述对数正态均值推断。
- 阅读关注点
- 应核对标准化的定义、干扰参数的估计方式，以及所述高阶对应关系具体针对拒绝概率、相似性还是其他量。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无法据此确定适用的正则条件，也不能将高阶近似视为有限样本精确相似检验。
原文摘要
When testing an affine hypothesis in an exponential family the ‘ideal’ procedure is to calculate the exact similar test, or an approximation to this, based on the conditional distribution given the minimal sufficient statistic under the null hypothesis. By contrast to this there is a ‘primitive’ approach in which the marginal distribution of a test statistic considered and any nuisance parameter appearing in the test statistic is replaced by an estimate. We show here that when using standardized likelihood ratio statistics the ‘primitive’ procedure is in fact an ‘ideal‘ procedure to order O(n−3/2). As an example we consider inference for the mean of a log normal distribution in detail.