条件付尤度に基づく推論の拡張

基于条件似然的扩展推理

基本信息

批准号：
02630018
负责人：
柳本武美
金额：
$ 0.64万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1990
资助国家：
日本
起止时间：
1990 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-02630018/
关键词：
最尤推定量尤度比検定指数分布族偏よりの減少周辺尤度

项目摘要

本研究の狙いは「条件付尤度による推論は(無条件)尤度による推論よりも優れていることがある」との作業仮説の検証である。上記の仮条に基づく作業は一応順調に進んだ。その上幸いなことに研究の進行の過程で新たな展開を示すことができた。その1つの契機は学術振興会のプログラムによるカナダ国での滞在である。Godambe,Reid,McCullagh教授らと討論するなかで、我々の研究が基本的な点で彼等と鋭どく対立していることが分った。逆にみれば我々の研究のオリジナリティが高いことを意味している。もう1つの契機は長岡技術科学大学の藤野氏との共同研究である。問題はベ-タ分布の推論であった。我々は近似条件は推論が必要であることを認識した。このことは直ちに,例えばベ-タ2項分布での推論にも適用できることが分る。この場合の視点は標本平均の重要性である。条件付推論は拡散母数に対する手法だから,位置母数の推定量である標本平均が大きな役割を果すことは、整理して考えれば当然といえる。条件付推論を推定方程式の観点からみると、不偏化の実現とみられる。従って条件付推論をより一般的な不偏化としてみなすと、近似条件付推論を構成することができる。このために推定方程式の感度規準を導入した。この規準によって不偏化の妥当性を調べた。以上述べたように新らしい視点を得ることによって、研究成果も順次論文としてまとまっている。

本研究的目的是验证以下工作假设：“基于条件似然的推断有时优于基于（无条件）似然的推断。”根据上述暂定规定，各项工作进展顺利。幸运的是，我们能够在研究过程中展示新的进展。实现这一目标的机会之一是我通过日本科学振兴会项目留在加拿大。在与 Godambe、Reid 和 McCullagh 教授的讨论中，我们意识到我们的研究与他们的研究在基本观点上存在尖锐冲突。相反，这意味着我们的研究具有高度原创性。另一个机会是与长冈工业大学的藤野先生共同研究。问题是贝塔分布的推断。我们认识到近似条件需要推理。显而易见，这也可以应用于β二项式分布等推论。本例的观点是样本均值的重要性。由于条件推理是一种扩散参数的方法，因此样本均值（位置参数的估计量）自然发挥着重要作用。如果我们从估计方程的角度来看条件推理，它可以看作是无偏性的实现。因此，如果将条件推理视为更一般的无偏推理，则可以构造近似条件推理。为此，引入了估计方程的灵敏度准则。使用该标准检查无偏的有效性。如上所述，通过获得新的视角，研究成果正在被陆续汇编成论文。