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A note on the asymptotic distribution of the maximum likelihood estimator for the scalar skew-normal distribution

机译:关于标量偏态正态分布的最大似然估计的渐近分布的一个注记

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摘要

We consider likelihood based inference for the parameter of a skew-normal distribution. One of the problems shown by this model is the singularity of the Fisher information matrix when skewness is absent. We derive the rate of convergence to the asymptotic distribution of the maximum likelihood estimator and study an alternative parameterization which overcomes problems related to the singularity of the information matrix.
机译:我们考虑对偏态正态分布的参数基于似然性的推断。该模型显示的问题之一是不存在偏度时的Fisher信息矩阵的奇异性。我们得出最大似然估计器渐近分布的收敛速度,并研究可替代的参数化方法,该方法克服了与信息矩阵奇异性相关的问题。

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