Likelihood Methods and Nonparametric Tests
似然方法与非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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似然方法与非参数检验
- 研究问题
- 回归中的秩检验和置换检验如何与似然推断联系，总体百分位数估计又能否从边际似然角度理解？
- 方法与思路
- 作者分别用边际似然和条件似然的得分函数检验解释秩检验与置换检验，并从边际似然考察百分位数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些直接联系使标准非参数程序更接近参数推断中的常用程序，为二者提供统一理解的线索。
- 阅读关注点
- 应核对边际化和条件化如何进行、得分函数对应关系的成立条件，以及百分位数估计中似然信息的具体构造。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给完整模型和等价条件，不能据此断言效率或适用性优势，亦不能推断刊本变化。
原文摘要
Standard techniques of nonparametric statistics are related to likelihood procedures. In particular, rank tests and permutation tests in the regression problem are shown to be directly related to score function tests based on marginal and conditional likelihoods, respectively. The problem of estimating a population percentile is also examined from the viewpoint of marginal likelihood. These calculations tend to bring nonparametric procedures more closely in line with procedures adopted in parametric inference.