Inference for Likelihood Ratio Ordering in the Two-Sample Problem
两样本问题中似然比序的统计推断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：摘要属于通用分布排序与两样本推断，未明确研究分位数或经济学分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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两样本问题中似然比序的统计推断
- 研究问题
- 当两个总体满足似然比序约束时，如何估计其概率分布，并检验分布相等与一个分布在似然比序意义下更大的备择？
- 方法与思路
- 作者先构造受序约束的多项概率向量极大似然估计，再扩展到单变量分布，并分析离散分布相等检验的似然比统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了估计量的强相合性，推导并研究检验统计量的渐近分布，且用胰岛素剂量数据与其他随机序检验作比较。
- 阅读关注点
- 应核对似然比序的定义、约束估计的计算方式，以及相合性和检验极限分布的条件，关注不同随机序对应的备择差异。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体正则条件、临界值和比较结果未说明，也未建立经济学分布效应解释。
原文摘要
We obtain the maximum likelihood estimators of two multinomial probability vectors under the constraint that they are likelihood ratio ordered. We extend this estimation approach to the case of two univariate distributions and show strong consistency of the estimators. We also derive and study the asymptotic distribution of the likelihood ratio statistic for testing the equality of two discrete probability distributions against the alternative that one distribution is greater than the other in the likelihood ratio ordering sense. Finally, we examine a data set pertaining to average daily insulin dose from the Boston Collaborative Drug Surveillance Program and compare our testing procedure to testing procedures for other stochastic orderings.