Son zamanlarda Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox ve evet, sık sık paradigmada "koşullu çıkarım" kavramı hakkında küçük bir Ronald makalesi inceledim, bu da çıkarımların sadece Örnek alanının tamamı için değil, ilgili örnek alanının "ilgili alt kümesi".
Anahtar bir örnek olarak, eğer numunenin varyasyon katsayısını da (yan istatistik olarak adlandırılır ) dikkate alırsanız , t-istatistiğe dayalı güven aralıklarının iyileştirilebileceği bilinmektedir (Goutis ve Casella, 1992 ).
Olasılık temelli çıkarım düzenli olarak kullanan biri olarak, bir asimtotik % -güven aralığı oluşturduğumda, olasılıklı olarak gözlemlenen örnek üzerinde koşullu olduğu için (yaklaşık) koşullu çıkarım yaptığımı varsaydım .
Sorum şudur ki, koşullu lojistik regresyonun yanı sıra, çıkarımdan önce yardımcı istatistikler üzerinde koşullandırma fikrini fazla kullanmadım. Bu tür çıkarımlar üstel ailelerle sınırlı mı yoksa günümüzde başka bir isme mi gidiyor, bu yüzden sadece sınırlı görünüyor.
Koşullu çıkarımın (yani, yardımcılık) aldığı yaklaşım hakkında ciddi bir şüphe uyandırdığı daha yakın tarihli bir makale (Spanos, 2011) buldum . Bunun yerine, "düzensiz" durumlarda (dağılımın desteğinin parametreler tarafından belirlendiği durumlarda) parametrik çıkarımın olağan, koşulsuz örnekleme dağılımının kesilmesiyle çözülebileceği çok mantıklı ve daha az matematiksel olarak kıvrımlı bir öneri sunmaktadır.
Fraser (2004) güzel bir koşulluluk savunması verdi, ancak hala karmaşık vakalara koşullu çıkarım uygulamak için biraz şans ve yaratıcılıktan fazlasının gerekli olduğu duygusuyla kaldım ... kesinlikle ki-kareyi çağırmaktan daha karmaşık "yaklaşık" koşullu çıkarım için olasılık oranı istatistiğine yaklaşım.
Galce (2011, s. 163) sorumu yanıtlamış olabilir (3.9.5, 3.9.6).
Basu'nun iyi bilinen sonucuna (Basu teoremi) , "ilgili alt kümenin" en alakalı olduğu sorusuna yalvarmak üzere birden fazla yardımcı istatistik olabileceğini belirtiyorlar . Daha da kötüsü, benzersiz bir yardımcı istatistiğiniz olsa bile, diğer ilgili alt kümelerin varlığını ortadan kaldırmayacağı konusunda iki örnek gösterirler.
Sadece Bayesci yöntemlerin (veya bunlara eşdeğer yöntemlerin) bu problemden kaçınarak, koşulsuz koşullu çıkarımlara izin verebileceği sonucuna varırlar.
Referanslar:
- Goutis, Constantinos ve George Casella. "Student'in aralığına olan güveni arttırmak ." Yıllık İstatistikler (1992): 1501-1513.
- Spanos, Aris. "Welch Tekdüzen Modelini Yeniden Ziyaret Etmek: Koşullu Çıkarım için bir dava?" İstatistik Biliminde Gelişmeler ve Uygulamalar 5 (2011): 33-52.
- Fraser, DAS "Yardımcılıklar ve koşullu çıkarım." İstatistik Bilimi 19.2 (2004): 333-369.
- Galler, Alan H. İstatistiksel çıkarımın boyutları . Vol. 916. John Wiley & Sons, 2011.
