埃利亚·皮涅罗（Eliane C.Pinheiro）。;西尔维亚·L·P·法拉利。;弗朗西斯科·梅德罗斯。 高阶近似置信区间。 （英语） Zbl 1465.62086号 J.统计计划。推断 213, 206-221 (2021). 摘要：应用统计分析中使用的标准置信区间通常基于渐近近似。在中小型样本中，这种近似值可能相当不准确。我们基于分数函数的高阶近似分位数导出精确的置信区间。覆盖近似误差为O（n^{-3/2}），而基于Wald、得分和符号似然比统计量的一阶渐近分布的置信区间的近似误差为（O（n_{-1/2}。蒙特卡罗模拟证实了理论发现。提供了回归模型和实际数据应用程序的实现。 MSC公司： 62克15 非参数容差和置信区域 62G08号 非参数回归和分位数回归 62第25页 统计学在社会科学中的应用 关键词：准确置信区间;最大可能估计;修正的分数方程;有害参数;回归模型 软件：像Lihood Asy一样;公牛;贝塔雷格;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.C.Pinheiro}等人，J.Stat.Plann。推论213206--221（2021；兹bl 1465.62086） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Barndorff-Nielsen，O.E.，基于标准化符号对数似然比的全部或部分参数推断，生物统计学，73，307-322（1986）·Zbl 0605.62020年 [2] Barndorff Nielsen，首席执行官。；Cox，D.R.，《统计学中使用的渐近技术》（1989），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0672.62024号 [3] Bartlett，M.S.，《近似置信区间》，Biometrika，40，12-19（1953）·Zbl 0050.36302号 [4] Cordeiro，G.M。；Cribari-Neto，F.，《巴特利特修正和偏差减少简介》（2014），施普林格出版社：柏林施普林格·Zbl 1306.62025号 [5] Cordeiro，G.M。；Ferrari，S.L.P.，一种改进的分数检验统计量，具有有序的chi-squared分布（n^{-1}），生物统计学，78，573-582（1991）·Zbl 1192.62053号 [6] Cribari-Neto，F。；Zeileis，A.，R，J.Stat.Softw.的贝塔回归。，34, 2, 1-24 (2010), http://www.jstatsoft.org/v34/i02/ [7] 德佩雷蒂，C。；Siani，C.，研究置信区有限样本特性的图形方法，计算。统计师。数据分析。，54, 262-271 (2010) ·Zbl 1464.62058号 [8] DiCiccio，T.J。；Efron，B.，Bootstrap置信区间，Statist。科学。，11, 189-212 (1996) ·Zbl 0955.62574号 [9] Doornik，J.A.，《使用Ox的面向对象矩阵编程》（2007），Timberlake Consultants出版社和牛津：Timberlack Consultant出版社和牛津伦敦，www.Doornik.com [10] Ferrari，S.L.P.，贝塔回归，（Wiley StatsRef:在线统计参考（2017），Wiley），1-5 [11] 法拉利，S.L.P。；Cribari-Neto，F.，《关于自举和分析偏差修正》，《经济学》。莱特。，58, 7-15 (1998) ·Zbl 0899.90043号 [12] 法拉利，S.L.P。；Cribari-Neto，F.，建模率和比例的贝塔回归，J.Appl。统计，31799-815（2004）·Zbl 1121.62367号 [13] Firth，D.，最大似然估计的偏差减少，生物特征，80，27-38（1993）·Zbl 0769.62021号 [14] Hayakawa，T.，《似然比准则及其分布的渐近展开》，《Ann.Inst.Statist》。数学。，第29页，第359-378页（1977年）·Zbl 0438.62015号 [15] Kenne Pagui，E.C。；Salvan，A。；Sartori，N.，最大似然估计的中值偏差减少，Biometrika，104923-938（2017）·Zbl 07072336号 [16] Kosmidis，I.，参数估计中的偏差：减少和有用的副作用，（WIRE计算统计，第6卷（2014）），185-196 [17] Lawley，D.N.，近似似然比标准分布的一般方法，Biometrika，43295-303（1956）·Zbl 0073.13602号 [18] McCullagh，P.，张量表示法和累积量多项式，《生物统计学》，71，461-476（1984）·Zbl 0555.62044号 [19] McCullagh，P.，《统计学中的张量方法》（1987），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0732.62003号 [20] 梅德罗斯，F.M.C。；Ferrari，S.L.P.，对称和对数对称线性回归模型中的小样本测试推断，Stat.Neerl。，71, 200-224 (2017) [21] Mirhosseini，H。；Tan，C.P.，《使用多元分析鉴别不同配方的橙汁饮料乳剂》，《科学杂志》。食品农业。，90, 1308-1316 (2010) [22] 佩斯，L。；Salvan，A.，《统计推断原理：从新费希尔的角度》，第4卷（1997），《世界科学：世界科学新加坡》·Zbl 0911.62003号 [23] 佩斯，L。；Salvan，A.，《存在干扰参数时的张量和似然展开》，《Ann.Inst.Statist》。数学。，56, 511-528 (2004) ·Zbl 1057.62016年 [24] Pierce，D.A。；Bellio，R.，《现代似曾相识者推断》，国际出版社。统计师。版次：85，519-541（2017）·Zbl 07763568号 [25] R： A Language and Environment for Statistical Computing（2018），R Foundation for Statistic Computing:R Foundation for统计计算，奥地利维也纳，https://www.R-project.org网站/ [26] Sartori，N.，《标量斜态正态分布和斜态t分布最大似然估计的偏差预防》，J.Statist。计划。推断，1364259-4275（2006）·Zbl 1098.62023号 [27] Severini，T.，《统计学中的似然方法》（2000），牛津大学出版社：牛津大学出版社·Zbl 0984.6202号 [28] Skovgaard，I.M.，《可能性渐近》，Scand。《统计杂志》，28，3-32（2001）·Zbl 0965.62014年 [29] Smithson，M。；Verkuilen，J.，一个更好的柠檬榨汁机？与β分布因变量的最大似然回归，Psychol。方法，11，54-71（2006） [30] Uribe Opazo，医学硕士。；法拉利，S.L.P。；Cordeiro，G.M.，对称线性回归模型中的改进分数测试，Comm.Statist-理论方法，37261-276（2008）·Zbl 1140.62057号 [31] 瓦内加，L.H。；Paula，G.A.，中值和偏度联合建模的半参数方法，Test，24110-135（2015）·Zbl 1315.62058号 [32] 瓦内加，L.H。；Paula，G.A.，《对数对称分布：统计特性和参数估计》，Braz。J.概率。统计，30，196-220（2016）·Zbl 1381.60047号 [33] Vargas，T.M。；法拉利，S.L.P。；Lemonte，A.J.，《梯度统计：高阶渐近和Bartlett型校正》，电子。《统计杂志》，第7期，第43-61页（2013年）·Zbl 1336.62143号 [34] Young，G.A.，《参数推断中高阶精度的途径》，奥斯汀。N.Z.J.Stat.，51，115-126（2009）·Zbl 1337.62037号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。