준최대우도 추정치

Quasi-maximum likelihood estimate

통계학에서 유사우도 추정치 또는 복합우도 추정치라고도 알려진 준최대우도 추정치(QMLE)는 우도 함수의 로그와 관련된 함수를 최대화하여 형성되는 통계 모델에서 매개변수 θ의 추정치이다. 그러나 일관성과 (점근적) 변이를 논할 때분포의 일부가 잘못 [1][2]지정될 수 있다고 가정합니다.반면 최대우도 추정치는 데이터와 모형에 대한 실제 로그우도 함수를 최대화합니다.QMLE를 형성하기 위해 최대화된 함수는 대부분의 경우 실제 로그우도 함수의 단순화된 형식입니다.이러한 단순화된 함수를 형성하는 일반적인 방법은 특정 데이터 값이 실제로는 독립적이지 않더라도 독립적이라고 간주하는 잘못 지정된 모델의 로그 우도 함수를 사용하는 것입니다.그러면 이러한 종속성을 특성화하는 데 사용되는 매개 변수가 모델에서 제거됩니다.이렇게 하는 것은 종속 구조가 분석의 목표에 대해 불필요한 매개 변수인 경우에만 의미가 있습니다.

최대화된 준우도 함수가 지나치게 단순화되지 않는 한 QMLE(또는 복합우도 추정치)는 일관적이며 점근적으로 정규적입니다.최대우도 추정치보다는 덜 효율적이지만 실제 [3]우도에 대한 정보 손실을 최소화하도록 준우도를 구성하는 경우에는 약간 덜 효율적일 수 있습니다.신뢰구간 형성 및 모형 [4]비교를 위한 통계와 같이 최대우도 추정치와 함께 사용되는 통계적 추론에 대한 표준 접근방식은 준최대우도 설정으로 일반화할 수 있다.

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레퍼런스

  1. ^ Lindsay, Bruce G. (1988). "Composite likelihood methods". Statistical inference from stochastic processes (Ithaca, NY, 1987). Contemporary Mathematics. Vol. 80. Providence, RI: American Mathematical Society. pp. 221–239. doi:10.1090/conm/080/999014. MR 0999014.
  2. ^ MacKinnon, James (2004). Econometric Theory and Methods. New York, New York: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-512372-2.
  3. ^ Cox, D.R.; Reid, Nancy (2004). "A note on pseudo-likelihood constructed from marginal densities". Biometrika. 91 (3): 729–737. CiteSeerX 10.1.1.136.7476. doi:10.1093/biomet/91.3.729.
  4. ^ Varin, Cristiano; Vidoni, Paolo (2005). "A note on composite likelihood inference and model selection" (PDF). Biometrika. 92 (3): 519–528. doi:10.1093/biomet/92.3.519.