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Composite Likelihood Methods Based on Minimum Density Power Divergence Estimator

机译:基于最小密度功率分歧估算器的复合似然方法

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摘要

In this paper, a robust version of the Wald test statistic for composite likelihood is considered by using the composite minimum density power divergence estimator instead of the composite maximum likelihood estimator. This new family of test statistics will be called Wald-type test statistics. The problem of testing a simple and a composite null hypothesis is considered, and the robustness is studied on the basis of a simulation study. The composite minimum density power divergence estimator is also introduced, and its asymptotic properties are studied.
机译:本文通过使用复合最小密度功率发散估计器代替复合最大似然估计器,考虑了一种用于复合似然性的WALD测试统计的稳健版本。这家新的测试统计系列将被称为Wald型测试统计信息。考虑测试简单和复合无效假设的问题,基于模拟研究研究了鲁棒性。还介绍了复合最小密度功率发散估计器,研究了其渐近性质。

著录项

  • 期刊名称 Entropy
  • 作者单位
  • 年(卷),期 2018(20),1
  • 年度 2018
  • 页码 18
  • 总页数 20
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

    机译:复合可能性;最大复合似然估计;沃尔德测试统计;复合最小密度功率分歧估算器;Wald型测试统计;

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