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陈如新；拉米·塔布里五世。

正则泛函不等式约束的Jackknife经验似然。 （英语） Zbl 1464.62247号

《经济学杂志》。 221，编号1，68-77（2021）.
总结：经验似然法在涉及力矩相等和/或不相等限制的许多不同实际情况下有效。然而，在具有潜在分布的非线性泛函的应用程序中，它在计算上变得更加难以实现。我们建议使用折刀经验似然[B.-Y.Jing（北京）等，《美国统计协会期刊》104，第487、1224–1232号（2009年；Zbl 1388.62136号)]为了避免非线性不等式约束的计算困难，并将chi-bar-square分布建立为所得经验似然比统计量的极限零分布，其中函数上的有限个不等式有规律的在某种意义上W.霍夫丁【Ann.Math.Stat.19，293–325（1948年；Zbl 0032.04101号)]，定义了无效假设。正则泛函类包括许多实际中出现的非线性泛函，其中矩是一个特例。为了克服这种非ivotal渐近零分布的实现挑战，我们提出了一种一致有效的经验似然自举方法。最后，我们使用蒙特卡罗模拟研究了引导程序的有限样本特性，并发现结果很有希望。

引用于1文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62G09号 非参数统计重采样方法
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62第20页 统计学在经济学中的应用
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

折刀经验似然；引导测试；不平等限制；U统计

引文：

Zbl 1388.62136号；Zbl 0032.04101号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛R.Chen｝和\textit｛R.V.Tabri｝，J.Econom。221，编号1，68--77（2021；Zbl 1464.62247）
全文： 内政部 链接

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