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P. E. Jupp

微分几何、剖面似然、L 充分性与复合变换模型

研究问题
如何将完整参数空间的信息几何结构转移到目标参数空间,并理解这些结构与剖面、修正剖面及边际似然的联系?
方法与思路
作者考察期望与观测信息度量及相应几何联络,在特定条件下作规范转移,再联系伪似然导数和 L 充分统计量。
材料陈述的贡献
摘要称,在复合变换模型中,修正剖面似然与某个边际似然积分表示的 Laplace 近似十分接近,并建立相关几何联系。
阅读关注点
应核对几何结构转移的条件、L 充分统计量存在要求,以及边际似然积分表示和两种近似接近的具体含义与精度。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要解读。摘要未列出转移条件或近似误差阶数;不能将复合变换模型中的关系推广到任意模型和任意剖面似然。

原文摘要

Let $\Omega$ denote the parameter space of a statistical model and let $\mathscr{K}$ be the domain of variation of the parameter of interest. Various differential-geometric structures on $\Omega$ are considered, including the expected information metric and the $\alpha$-connections studied by Chentsov and Amari, as well as the observed information metric and the observed $\alpha$-connections introduced by Barndorff-Nielsen. Under certain conditions these geometric objects on $\Omega$ can be transferred in a canonical purely differential-geometric way to $\mathscr{K}$. The transferred objects are related to structures on $\mathscr{K}$ obtained from derivatives of pseudolikelihood functions such as the profile likelihood, the modified profile likelihood and the marginal likelihood based on an $L$-sufficient statistic (cf. Remon) when such a statistic exists. For composite transformation models it is shown that the modified profile likelihood is very close to the Laplace approximation to a certain integral representation of the marginal likelihood.

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