有限集団の経験的尤度推定と補助情報の効果的使用

要約 有限集団推論問題において、補助的な集団情報がしばしば利用可能です。本論文では、経験的尤度法がそのような問題に自然に適用され、補助情報を効果的に活用できることを示します。結果として得られる推定値が、補助情報を使用しない通常の推定値よりも非漸近分散が小さいことを証明します。経験的尤度サンプル分位数のためのバハドゥル型表現が与えられます。シミュレーション結果は、経験的尤度推定が数多くの競合者の中で良好な性能を示し、モデルに対して頑健であることを示しています。