Adjusted Versus Conditional Likelihood: Power Properties and Bartlett-Type Adjustment
调整似然与条件似然：功效性质及Bartlett型调整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：摘要研究通用似然检验的高阶渐近性质，未指定所列计量领域中的数据结构或实质问题，故不分类。
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调整似然与条件似然：功效性质及Bartlett型调整
- 研究问题
- 在邻接备择下，调整似然比检验与条件似然比检验的功效能比较到什么阶数，前者是否具有局部最优性质及可调整性？
- 方法与思路
- 作者在邻接备择下进行高阶功效比较，分析调整似然比检验的二阶局部最大最小性质，并研究统计量的Bartlett型调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类检验的功效性质在三阶比较中相同，由此得到调整似然比检验的二阶局部最优性质，且其统计量可作Bartlett型调整。
- 阅读关注点
- 应核对调整似然的定义、模型及干扰参数条件，厘清三阶功效比较与二阶最优性的含义，并查验调整项的推导。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，无法判断高阶比较的完整条件、调整公式或有限样本收益，不能把局部最优性扩展为全局占优。
原文摘要
SUMMARY Under contiguous alternatives the adjusted likelihood ratio (ALR) test is seen to have the same power properties as the conditional likelihood ratio test up to the third order of comparison. In particular, an optimum property of the ALR test in terms of second-order local maximinity follows. It is also seen that the ALR statistic admits a Bartlett-type adjustment.