Higher-Order Expansions for Estimators in the Presence of Nuisance Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Higher-order asymptotic methods for nonlinear models with nuisance parameters are developed. We allow for both one-step estimators, in which the nuisance and parameters of interest are jointly estimated; and also two-step (or iterated) estimators, in which the nuisance parameters are first estimated. The properties of the former, although in principle simpler to conceptualize, are more difficult to establish explicitly. The iterated estimators allow for a variety of scenarios. The results indicate when second-order considerations should be taken into account when conducting inferences with two-step estimators. The results in the paper accomplish three objectives: (i) provide simpler methods for deriving higher-order moments when nuisance parameters are present; (ii) indicate more explicitly the sources of deviations of estimators’ sampling distributions from that given by standard first-order asymptotic theory; and, in turn, (iii) indicate in which situations the corrections (either analytically or by a resampling method such as bootstrap or jackknife) should be made when making inferences. We illustrate using several popular examples in econometrics. We also provide a numerical example which highlights how a simple analytical bias correction can improve inferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».