Local Conditional Sufficiency
局部条件充分性AI 解读 ↓
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局部条件充分性
- 研究问题
- 局部充分性在一般平移模型中难以产生自然的全局估计时，如何引入条件充分性，并刻画相关统计量的大样本性质？
- 方法与思路
- 作者从辅助统计量与条件充分性的联系出发，发展局部条件充分性概念，研究条件充分统计量的渐近分布和极大似然条件方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立局部条件充分性的理论，并得到不同于通常使用形式的极大似然估计条件大样本方差。
- 阅读关注点
- 核对局部邻域及条件化对象的定义、与 Pitman 估计的关系，以及条件渐近方差为何不同于通常方差、适用于哪些模型。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未列出定义、正则条件和方差公式，不能判断条件推断的覆盖率，也不能推断其他版本的变化。
原文摘要
Summary The concept of sufficiency can be examined locally for a neighbourhood of a parameter point θ0 and it leads to an estimate that has minimum variance among locally-unbiased estimates (Fraser, 1964). This local estimate generates the natural global estimate for the case of the simple exponential model, but it does not do so for the important case of the general translation model. The global estimate, the Pitman estimate, for this translation model is rooted in ancillarity and conditional sufficiency. In this paper the concept of local conditional sufficiency is developed; the asymptotic distribution of the conditionally-sufficient statistic is investigated for large samples; and for the maximum-likelihood estimate a conditional large-sample variance is obtained which differs from that usually used.