나는 최근에 Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox의 오래된 논문을 검토했으며, 잦은 패러다임의 "조건부 추론"이라는 개념에 관한 작은 Ronald Fisher는 추론이 단지 전체 샘플 공간이 아니라 샘플 공간의 "관련 부분 집합".
주요 예로, 표본의 변동 계수 (보조 통계라고도 함)를 고려하면 t- 통계량을 기반으로하는 신뢰 구간을 개선 할 수 있습니다 (Goutis & Casella, 1992 ).
가능성 기반 추론을 정기적으로 사용하는 사람으로서, 나는 점근 적 % 신뢰 구간을 형성 할 때 관찰 된 샘플에 대한 가능성이 조건부이므로 조건부 추론을 수행 한다고 가정했습니다 .
내 질문은 조건부 로지스틱 회귀 분석과는 별도로 추론 전에 보조 통계에 대한 조건 조정 아이디어를 많이 사용하지 않는다는 것입니다. 이러한 유형의 추론이 지수 패밀리로 제한됩니까, 아니면 요즘 다른 이름으로 진행되어 제한적인 것으로 보입니다.
조건부 추론 (즉, 비 주기성)에 의해 취해진 접근 방식에 대해 심각한 의문을 제기 하는보다 최근의 기사 (Spanos, 2011) 를 발견했습니다 . 대신, "불규칙한"경우 (분포의 지원이 매개 변수에 의해 결정되는 경우)의 모수 적 추론이 일반적인 무조건 샘플링 분포를 잘라 냄으로써 해결 될 수 있다는 매우 합리적이고 수학적으로 덜 복잡한 제안을 제안합니다.
Fraser (2004) 는 조건부 방어를 훌륭하게 제공했지만 복잡한 사례에 실제로 조건부 유추를 적용하려면 약간의 운과 독창성이 필요하다는 느낌이 들었습니다. "근사한"조건부 추론에 대한 우도 비 통계량에 대한 근사치.
웨일스 어 (2011, p. 163) 가 내 질문에 답변했을 수도 있습니다 (3.9.5, 3.9.6).
그들은 Basu의 잘 알려진 결과 (Basu의 정리) 는 하나 이상의 부수 통계가있을 수 있으며 어떤 "관련 부분 집합"이 가장 관련성 이 있는지에 대한 질문을 던진다 . 더 나쁜 것은 고유 한 보조 통계가 있더라도 다른 관련 하위 집합의 존재를 제거하지 않는 두 가지 예를 보여줍니다.
그들은 베이지안 방법들 (또는 그것들과 동등한 방법들)만이이 문제를 피할 수 있으며 문제없는 조건부 추론을 허용 할 수 있다고 결론을 내린다.
참고 문헌 :
- 스페인, 아리스 "웰치 유니폼 모델 재 방문 : 조건부 추론의 사례?." 통계 과학 5 (2011)의 발전 및 응용 : 33-52.
- 프레이저, DAS "보조 및 조건부 추론" 통계 과학 19.2 (2004) : 333-369.
- 웨일스 어, Alan H. 통계적 추론의 측면 . Vol. 916. John Wiley & Sons, 2011.
