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基于似然原理的深度估计和测试及其在回归中的应用。 (英语) Zbl 1065.62085号

摘要:我们研究了通过似然原理导出的一般模型的深度概念。我们证明了广义线性模型中回归的所谓似然深度与P.J.卢梭M.休伯特【美国统计协会期刊94,第446、388–433号(1999年;Zbl 1007.62060号)]如果相关观测值被适当转换。为了推导检验,将似然深度扩展为简单似然深度。单纯形似然深度总是一个在某些情况下不退化的U统计量。由于U统计量在大多数情况下是退化的,因此我们证明了尽管如此,也可以导出一般类型假设的单纯形似然深度的渐近分布以及渐近a-level检验。这些测试是免费的。我们制定了线性和二次回归的方法。

MSC公司:

62G10型 非参数假设检验
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62G08号 非参数回归和分位数回归
62J05型 线性回归;混合模型
6220国集团 非参数推理的渐近性质

软件:

AS 153标准
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全文: 内政部

参考文献:

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