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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sun Young Hwang (Sookmyung Women’s University) Tae Yoon Kim (Keimyung University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.36 No.2
발행연도
2017.11
수록면
105 - 110 (6page)

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For the data exhibiting a dependency structure, the exact likelihood is rarely available to researchers mainly because of unobserved initial values and unknown innovation distributions. It is the case in practice to assume a tractable score for the data for the sake of easy analysis. The adopted tractable score is referred to as the instrumental score in order to discriminate from the true Fisher’s score. In this review paper, various existing inferential methodologies in stochastic models (e.g., conditional least squares, pseudo likelihood, quasi-likelihood, quasi-maximum likelihood, Godambe’s linear scores) are reviewed under a unified framework of the instrumental scores. Applications to bifurcating auto-regressions in the context of cell lineage studies are discussed.

목차

ABSTRACT
1. Introduction and Preliminaries
2. Instrumental Scores for Non-likelihood Stochastic Models
3. Efficiency Issue of Instrumental Scores and Quasi-information
4. Nuisance Parameter Issue on Instrumental Scores
5. Non-stationarity Issue on Instrumental Scores
6. Applications to Bifurcating Auto-regressions
References

참고문헌 (12)

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