High dimensional nuisance parameters: an example from parametric survival analysis
High dimensional nuisance parameters: an example from parametric survival analysis
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高维干扰参数：参数生存分析的示例
DOI：
10.1007/s41884-020-00030-6
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Battey H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Battey H
参数统计问题涉及大量的数据和模型与许多参数提出的问题，显式或隐式微分几何。当滋扰参数的数量与样本大小相当时，对感兴趣的参数进行推断的替代方法将滋扰参数视为随机变量或任意常数。这两种方法进行了比较，在参数生存分析的背景下，强调的随机效应分布的误指定的影响。值得注意的是，我们推导出一个详细的表达式的精度的最大似然估计的兴趣参数时，假设的随机效应模型是错误的，恢复简单推导的结果的基础上，在正确指定的情况下，但在其他方面说明复杂的依赖性。给出了模型充分性的评价方法。结果是直接适用的，并说明了一般原则的推理时，有一个高维的滋扰参数。公开的问题与信息几何轴承概述。
Parametric statistical problems involving both large amounts of data and models with many parameters raise issues that are explicitly or implicitly differential geometric. When the number of nuisance parameters is comparable to the sample size, alternative approaches to inference on interest parameters treat the nuisance parameters either as random variables or as arbitrary constants. The two approaches are compared in the context of parametric survival analysis, with emphasis on the effects of misspecification of the random effects distribution. Notably, we derive a detailed expression for the precision of the maximum likelihood estimator of an interest parameter when the assumed random effects model is erroneous, recovering simply derived results based on the Fisher information in the correctly specified situation but otherwise illustrating complex dependence on other aspects. Methods of assessing model adequacy are given. The results are both directly applicable and illustrate general principles of inference when there is a high-dimensional nuisance parameter. Open problems with an information geometrical bearing are outlined.
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