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分类依据与纠错

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Pengfei Li
Jing Qin

一种新的干扰参数消除方法及其在无序同源染色体对问题中的应用

研究问题
在无序同源染色体对等模型中,如何消除干扰参数,并在信息矩阵退化时确定检验统计量的适当极限分布?
方法与思路
作者以经验 Shannon 互信息构造估计与检验,研究其和剖面经验似然的联系,并对退化情形进行四阶展开以获得极限分布。
材料陈述的贡献
摘要称,所提估计与检验具有类似最大似然和似然比检验的渐近行为;特定原假设下极限分布为零点质量与一自由度卡方的混合。
阅读关注点
应核对互信息准则如何消除干扰参数、与经验似然联系所需的约束,以及信息退化、四阶展开和混合分布权重的依据。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;模型约束、混合权重及证明条件未说明,不能推断其他模型结论或刊本变化。

原文摘要

Motivated by applications of the case–control model or exponential tilting model in the unordered homologous chromosome pairs problem in genetic studies and in the interim analysis in double-blinded clinical trials, we develop a new nuisance-parameter elimination method based on the empirical Shannon’s mutual information. The asymptotic behaviors of the maximum empirical Shannon’s mutual information estimation and the empirical Shannon’s mutual information test are similar to those of the maximum likelihood estimation and the likelihood ratio test, respectively. Interestingly, we have found a connection between the empirical Shannon’s mutual information and the profile empirical likelihood (Owen 1988) under some constraints. In the test of the null hypothesis that the unordered pairs come from the same distribution, the maximum Shannon’s mutual information estimation has a degenerate information matrix. As a result, we have to expand the empirical Shannon’s mutual information test statistic up to the fourth order to find the limiting distribution of the mixture of a distribution with point mass at zero and a chi-squared distribution with one degree of freedom. A real genetic dataset is employed for illustration. We also outline another application of Shannon’s mutual information in general genetic mixture models.

笔记与分组
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