Local ancillarity in the presence of a nuisance parameter
存在干扰参数时的局部辅助性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：摘要讨论带干扰参数的一般统计推断理论，未提供指定经济计量细分领域的直接依据。
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
存在干扰参数时的局部辅助性
- 研究问题
- 存在干扰参数时，近似辅助统计量应满足怎样的局部条件，才能兼顾推断需要与定义在实际模型中的可适用性？
- 方法与思路
- 作者发展基于局部辅助性概念的近似 S 辅助性理论，考察一阶与二阶条件，并据推断所需性质提出较弱定义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称示例显示一阶局部 S 辅助性较弱、二阶要求过强，因此提出在许多情形下可满足的较弱局部辅助性定义。
- 阅读关注点
- 应核对各类辅助性的严格定义、近似阶数、干扰参数的处理方式，以及较弱定义保留了哪些推断性质。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体定义、例子和推断保证未提供，不能判断较弱条件在哪些模型中足够。
原文摘要
Approximate ancillarity in the presence of a nuisance parameter is considered. A theory of approximate S-ancillarity, based on the concept of local ancillarity introduced by Cox (1980), is developed. First- and second-order local S-ancillarity are considered in detail and these results are applied to several examples. These examples indicate that, although first-order local S-ancillarity is a weak condition, second-order local S-ancillarity is too strong a requirement for general use. Hence, a second aspect of the paper is a study of the properties of an approximately ancillary statistic that are desirable for inference in the presence of a nuisance parameter; this leads to a weaker definition of local ancillarity in the presence of a nuisance parameter that is satisfied in many cases.