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Asymptotic cumulants of the minimum phi-divergence estimator for categorical data under possible model misspecification

机译:在可能的模型误操作下,用于分类数据的最小PHI分歧估计器的渐近累积剂

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摘要

The asymptotic cumulants of the minimum phi-divergence estimators of the parameters in a model for categorical data are obtained up to the fourth order with the higher-order asymptotic variance under possible model misspecification. The corresponding asymptotic cumulants up to the third order for the studentized minimum phi-divergence estimator are also derived. These asymptotic cumulants, when a model is misspecified, depend on the form of the phi-divergence. Numerical illustrations with simulations are given for typical cases of the phi-divergence, where the maximum likelihood estimator does not necessarily give best results. Real data examples are shown using log-linear models for contingency tables.
机译:在可能的模型误操作下,获得了分类数据模型中的参数的最小PHI分歧估计器的渐近累积分子,以可能的模型误操作,获得了高阶的渐近方差。还导出了相应的渐近累积累积量,用于学生的最低发频估算器的第三顺序。这些渐近累积剂,当错过模型时,取决于发出的发作的形式。给出了具有仿真的数值例证,用于典型的PHI发散情况,其中最大似然估计器不一定提供最佳结果。使用用于应急表的日志线性模型来显示实际数据示例。

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