I många familjer av distributioner, maximal sannolikhet uppskattning är intractable eftersom normalisering konstant för densiteten som går in i sannolikhetsfunktionen är inte lätt tillgänglig. Den poängmatchande estimatorn [35] ger ett alternativ där denna normaliseringskonstant inte krävs. Motsvarande skattningsekvationer blir linjära för en exponentiell familj [2, 36]. Uppskattningen av poängmatchningen visas vara konsekvent och asymptotiskt normalt fördelad för sådana modeller, även om den inte nödvändigtvis är effektiv. Gaussiska linjära koncentrationsmodeller är exempel på sådana familjer. För linjära koncentrationsmodeller som också är linjära i kovariansen [37] visar vi att den poängmatchande estimatorn är identisk med den maximala sannolikhetsbedömaren, vilket innebär att den i sådana fall också är effektiv. Gaussiska grafiska modeller och grafiska modeller med symmetrier [32] bildar särskilt intressanta underklasser av linjära koncentrationsmodeller och vi undersöker den potentiella användningen av den poängmatchande uppskattningen för detta fall.
REF undersökte användningen av poängmatchning för slutsatser av Gaussiska linjära modeller i lågdimensionell inställning.
Linear Estimating Equations for Exponential Families with Application to Gaussian Linear Concentration Models
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}