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多项式抽样对数线性模型中最小密度幂散度估计和Wald型检验统计量的稳健性。 (英语) Zbl 1459.62036号

摘要:本文提出了一类新的估计量,即最小密度幂散度估计量(MDPDE),作为多项式抽样对数线性模型的最大似然估计量(MLE)的稳健推广,使用了A.巴苏等[Biometrika 85,No.3,549–559(1998;Zbl 0926.62021号)]。基于这些估计量,我们进一步发展了两种类型的置信区间(渐近置信区间和自举置信区间),以及一种新的稳健Wald型检验统计量族,用于检验对数线性模型的嵌套序列。此外,我们通过经典影响函数分析从理论上研究了MDPDE和Wald型检验的鲁棒性。最后,通过仿真研究进一步验证了本文所建立理论结果的有效性。

MSC公司:

62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
62F03型 参数假设检验
10层62层 点估计
62层25 参数公差和置信区间
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

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全文: 内政部

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