スコア関数と漁師の情報を生徒に説明する(直感/例を提供する)


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来週は、スコア関数とその分散(つまり、漁師情報)を生徒に教えます。

私は、これらの概念を説明し、生徒が理解できるようにする方法を探しています(クラスでよく行われているさまざまな分布についてそれらを計算するだけではありません)。

どんな提案も役に立ちます(スコア関数の背後にある直感とは何か、および尤度スコア関数101へのリンクを提供する以外に)


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これは、ここでCVスレッド...で説明しましたstats.stackexchange.com/questions/196576/...
マイク・ハンター

回答:


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Buse、A(1982)。尤度比、Wald、およびラグランジュ乗数検定:解説ノート。 American Statistician、36:3a、153-157は、1つの主要な予約がある優れたリファレンスです。ラグランジュ乗数検定は、Raoの効率的なスコア検定と呼ばれるべきでした。私はラオ教授にこのことについて書いて、紙が出てきて、不正確な用語が使用されていて、彼に感謝していた私の不満を彼に知らせた。それ以外は素晴らしい記事です。私はあなたにPDFで個人的なメールを送りました。

Linda Pickleによる別の記事も素晴らしいです-1991年11月にStat Comp&Stat Graphicsニュースレターをお送りします。


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フランク、ありがとう。最初の参考文献は興味深いと思います。コースの初期段階ではあまりにも多くの概念に依存しています(すべての学生が仮説検定またはCIが何であるかを知っているわけではありません)。でも後で使うかもしれません。私がやったことは、正規分布の対数尤度(muを推定するため)、接線、およびn = 5とn = 100のサンプルのいくつかのプロットを作成することでした-これにより、スコア関数の分散(そしてそれがいかに曲がりくねった可能性にどのように関連するか)。
Tal Galili 2016年
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