Asymptotic Behaviour of Conditional Maximum Likelihood Estimators in a Certain Exponential Model
某类指数模型中条件极大似然估计量的渐近行为AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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某类指数模型中条件极大似然估计量的渐近行为
- 研究问题
- 在具有两个自然参数、其中一个为干扰参数的特定指数模型中，目标参数的条件极大似然与普通极大似然有何关系？
- 方法与思路
- 作者研究干扰自然参数可表示为混合参数特定函数的二阶指数模型，直接证明两类目标参数估计量的渐近等价性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出条件极大似然与普通极大似然估计的渐近等价性直接证明，并提供两者关系的若干精确结果。
- 阅读关注点
- 应核对混合参数的定义、干扰参数的函数限制、条件似然的构造，以及渐近等价和精确关系分别成立的范围。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要，特定函数、正则条件及精确结果内容未说明；不能推广到所有双参数指数族模型。
原文摘要
SUMMARY In this paper we investigate the asymptotic behaviour of the conditional maximum likelihood estimator in an exponential model of order 2 introduced in Bar-Lev and Reiser (1982). This model, with natural parameters θ1 and θ2 (the latter a nuisance parameter), is characterized by expressing θ2 as a particular function of the mixed parameters. A direct proof is given for the asymptotic equivalence of the conditional maximum likelihood estimator and the maximum likelihood estimator for θ1. Some exact results concerning the relationships between these estimators are also presented.