Improved likelihood ratio statistics for covariance selection models
协方差选择模型的改进似然比统计量AI 解读 ↓
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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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协方差选择模型的改进似然比统计量
- 研究问题
- 在协方差选择模型中，具有闭式表达的似然比统计量如何进行小样本修正，其零假设分布能否得到更准确的近似？
- 方法与思路
- 摘要称将统计量期望推导至样本量负二次阶，据此构造Bartlett型修正，并用模拟比较修正表现及研究零假设密度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出可用于闭式似然比统计量的修正因子，展示其模拟表现，并在一个特殊情形中与另一种修正因子比较。
- 阅读关注点
- 应核对适用的协方差选择模型、期望展开的条件、修正因子的具体形式，以及模拟中样本量和比较方法的设置。
- 阅读边界
- 仅据所给索引摘要，无法判断修正在哪些样本规模下有效；模型条件、模拟数值及零假设密度的具体结果均未说明。
原文摘要
The expected value of the likelihood ratio statistic for covariance selection models, when this statistic has a closed form, is derived correct to terms of order n−2, n being the sample size. Then a Bartlett-type correction factor is available for such statistics. By simulation, the practical use of such a correction factor is illustrated, and is compared with an alternative correction factor in a special case. The null density of the corrected statistic is also considered.