In letteratura, vari strumenti sono stati introdotti per fare inferenza su un parametro di interesse ψ in presenza di parametri di disturbo. Tra questi, la verosimiglianza integrata sembra guadagnare popolarit`. Usata comunemente nell’inferenza bayesiana, la verosimiglianza integrata è stata recentemente oggetto di studi approfonditi anche in ambito frequentista. Il contributo della tesi in questo ambito consiste in primo luogo nello studiare le proprietà della verosimiglianza integrata in presenza di parametri di disturbo con dimensione elevata, in particolare in situazioni in cui il numero dei parametri di disturbo cresce all’aumentare della numerosità campionaria. In questo contesto, infatti, gli strumenti inferenziali usuali, basati sulla verosimiglianza profilo, possono fornire risultati inaccurati, e l’uso della verosimiglianza integrata risulta una valida alternativa a strumenti basati su approssimazioni asintotiche di ordine più elevato. Particolare attenzione è rivolta all’analisi del comportamento asintotico della statistica radice con segno del rapporto di verosmiglianza integrata, studiata in un doppio ordine asintotico, in cui sia la numerosità campionaria, sia la dimensione del parametro di disturbo, divergono. In presenza di una statistica sufficiente per il parametro di disturbo, inoltre, sono studiati i casi di equivalenza tra la verosimiglianza integrata e condizionata. Infine, sono presentati alcuni contributi relativi allo studio degli effetti della presenza di parametri di disturbo sulla verosimiglianza a coppie e sulla relativa funzione punteggio profilo, per la quale è presentata una correzione utile per ridurne la distorsione.

Integrated likelihood for the treatment of nuisance parameters

DE BIN, RICCARDO
2012

Abstract

In letteratura, vari strumenti sono stati introdotti per fare inferenza su un parametro di interesse ψ in presenza di parametri di disturbo. Tra questi, la verosimiglianza integrata sembra guadagnare popolarit`. Usata comunemente nell’inferenza bayesiana, la verosimiglianza integrata è stata recentemente oggetto di studi approfonditi anche in ambito frequentista. Il contributo della tesi in questo ambito consiste in primo luogo nello studiare le proprietà della verosimiglianza integrata in presenza di parametri di disturbo con dimensione elevata, in particolare in situazioni in cui il numero dei parametri di disturbo cresce all’aumentare della numerosità campionaria. In questo contesto, infatti, gli strumenti inferenziali usuali, basati sulla verosimiglianza profilo, possono fornire risultati inaccurati, e l’uso della verosimiglianza integrata risulta una valida alternativa a strumenti basati su approssimazioni asintotiche di ordine più elevato. Particolare attenzione è rivolta all’analisi del comportamento asintotico della statistica radice con segno del rapporto di verosmiglianza integrata, studiata in un doppio ordine asintotico, in cui sia la numerosità campionaria, sia la dimensione del parametro di disturbo, divergono. In presenza di una statistica sufficiente per il parametro di disturbo, inoltre, sono studiati i casi di equivalenza tra la verosimiglianza integrata e condizionata. Infine, sono presentati alcuni contributi relativi allo studio degli effetti della presenza di parametri di disturbo sulla verosimiglianza a coppie e sulla relativa funzione punteggio profilo, per la quale è presentata una correzione utile per ridurne la distorsione.
30-gen-2012
Inglese
conditional likelihood, incidental nuisance parameters, integrated likelihood, profile pairwise likelihood, signed square root likelihood ratio statistic, two-index asymptotics
SARTORI, NICOLA
SALVAN, ALESSANDRA
Università degli studi di Padova
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
thesis_debin.pdf

accesso aperto

Dimensione 867.04 kB
Formato Adobe PDF
867.04 kB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/82306
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPD-82306