A projected likelihood function for semiparametric models
半参数模型的投影似然函数AI 解读 ↓
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半参数模型的投影似然函数
- 研究问题
- 在独立观测的半参数模型中，如何将得分投影的思想扩展到似然比，并说明投影似然与准似然的关系？
- 方法与思路
- 作者用张量积构造包含半参数估计函数的推断函数类，再将似然比投影到这一类函数中形成投影似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了半参数假设下类似似然比的推断函数框架，并证明所得投影似然与准似然具有一阶等价性。
- 阅读关注点
- 应核对推断函数空间、投影所用结构与独立性条件，并明确一阶等价的含义及其对实际推断的限制。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；空间定义、正则条件与高阶或有限样本性质未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
In a sequence of papers, McLeish (1984), Hutton & Nelson (1986) and Godambe & Heyde (1987) have motivated the use of the quasi-score function as an estimating function for semiparametric models by showing that it is the projection of the true score into a class of unbiased estimating functions. Thus the quasi-score approximates the score within this class of functions. In this paper, we introduce a class of inference functions for independent observations that contain analogues of likelihood ratios under semiparametric assumptions. This class of functions, which contains the semiparametric estimating functions as a subspace, is built through the use of tensor products for models with independent observations. We consider the projection of the likelihood ratios into this class of inference functions. It is shown that this projected likelihood is first order equivalent to the quasi-likelihood.