Robust properties of likelihood ratio tests
似然比检验的稳健性质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：摘要讨论一般参数模型错设下的检验理论，未提供所列领域细分的直接依据。
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
似然比检验的稳健性质
- 研究问题
- 当真实数据分布不属于所设参数模型、但模型中最接近真实分布的成员满足原假设时，似然比检验的渐近分布如何变化？
- 方法与思路
- 作者分析模型错设下似然比统计量的分布，并以并交方法构造替代统计量，回应常规卡方近似的失效问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在上述错设情形中，似然比统计量一般不再服从渐近卡方分布，并提出基于并交方法的替代统计量。
- 阅读关注点
- 应核对“最接近”采用的距离或准则、错设下的原假设定义，以及替代统计量的构造、校准方式与适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出具体极限分布或替代检验的性质，不能据此断言其功效更高。
原文摘要
The usual asymptotic chi-squared distribution for the likelihood ratio test statistic is based on the assumptions that the data come from the parametric model under consideration and that the parameter satisfies the null hypothesis. In this paper we examine the distribution of the likelihood ratio statistic when the data do not come from the parametric model, but when the ‘nearest’ member of the parametric family still satisfies the null hypothesis. In general, the likelihood ratio statistic no longer follows an asymptotic chi-squared distribution, and an alternative statistic based on the union-intersection approach is proposed.