两样本密度比模型下的利用辅助信息的经验似然均值估计

摘要：

在有限总体推断问题中,辅助总体信息是经常可获取的.经验似然方法己被证实是一种非常灵活和有用的工具来处理这类问题.在两样本密度比模型下,本文考虑了基准分布的总体均值的经验似然推断问题.对基于密度比模型的经验似然而言,对偶似然是一种便利的技术工具,尽管它与标准的经验似然具有相同的极值点和极值,但是它却不能方便地把此类辅助信息引入到似然函数里,因此会导致效率损失.相对而言,Qin和Lawless[21]提出的标准的经验似然方法不会有此问题,且能方便地引入辅助信息.基于使用辅助信息的经验似然和对偶似然方法,我们构建了点估计和区间估计,并做了仔细的比较.模拟发现,尽管使用辅助信息的经验似然方法得到的点估计的效率提升很小,但是区间估计在一些情形下却有明显的差别.拿覆盖精度来说,在无偏或适当有偏的总体分布下,两种方法得到的区间估计是可比的,但当总体严重有偏时,前者的区间估计明显优于后者.

关键词：辅助信息、覆盖精度、经验似然、密度比模型、对偶似然

所属期刊栏目：35

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目11571112;云南省教育厅科学研究基金项目2014Y472

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：305-316