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オーウェンの経験的可能性について聞いたことがありますが、最近まで興味のある論文で出くわすまで気にしませんでした（Mengersen et al。2012）。 それを理解するための努力の中で、観測されたデータの尤度は 、ここでおよびです。Σ I P I = 1 P I > 0L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L = \prod_i p_i = \prod_i P(X_i=x) = \prod_i P(X_i \le x) - P(X_i \lt x)∑ipi=1∑ipi=1\sum_i p_i = 1pi>0pi>0p_i > 0 しかし、私はこの表現を観察に関する推論を行うためにどのように使用できるかと結びつける精神的な飛躍をすることができませんでした。おそらく、モデルのパラメータについての尤度を考えることにあまりにも根ざしていますか？ とにかく、私は概念を内在化するのに役立つ経験的可能性を採用しているいくつかの論文をGoogle Scholarで検索しています... 明らかに、経験的可能性に関するアートオーウェンの本がありますが、Googleブックスはすべてのおいしい部分を省き、私はまだ図書館間貸し出しの遅いプロセスにいます。 それまでの間、誰かが経験的尤度の前提とそれがどのように採用されているかを明確に示す論文や文書を親切に私に指し示すことができますか？EL自体の説明も歓迎します！

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood