Interval Estimation from the Likelihood Function
从似然函数构造区间估计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：摘要讨论一般似然区间的频率覆盖性质，未提供因果、面板、宏观或金融研究对象，所列细分分类依据不足。
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从似然函数构造区间估计
- 研究问题
- 通过在似然函数图形上画水平线得到的参数区间，其实际置信覆盖率如何随参数变化，离散与连续情形有何表现？
- 方法与思路
- 作者研究似然水平截取区间，对一个二项抽样案例和一个负二项抽样案例进行精确覆盖率计算，并简述连续情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出两种离散抽样案例的实际置信系数随参数变化的图示，为评价似然区间的覆盖性质提供具体证据。
- 阅读关注点
- 应核对水平线高度的选择规则、区间端点定义、两种抽样方案及覆盖率计算，并查看连续情形讨论的范围。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要解读；摘要未报告具体覆盖率或阈值规则，不能默认此类似然区间具有统一的名义置信水平。
原文摘要
Summary During the last few years, several authors have devoted attention to both old and new methods of making inferences from likelihood functions. In this paper we study the properties of interval estimates which are obtained by drawing a horizontal line across the graph of the likelihood function. An exact evaluation is reported for one case of positive and one of negative binomial sampling, with parameter θ. The attained confidence coefficient α(θ) is graphed over 0 ⩽ θ ⩽ 1 for these two cases. A brief look is taken at intervals obtained when the random variable is continuous.