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• W2000564023 abstract "Inference for a scalar interest parameter in the presence of nuisance parameters is considered in terms of the conditional maximum-likelihood estimator developed by Cox and Reid (1987). Parameter orthogonality is assumed throughout. The estimator is analyzed by means of stochastic asymptotic expansions in three cases: a scalar nuisance parameter, m nuisance parameters from m independent samples, and a vector nuisance parameter. In each case, the expansion for the conditional maximum-likelihood estimator is compared with that for the usual maximum-likelihood estimator. The means and variances are also compared. In each of the cases, the bias of the conditional maximum-likelihood estimator is unaffected by the nuisance parameter to first order. This is not so for the maximum-likelihood estimator. The assumption of parameter orthogonality is crucial in attaining this result. Regardless of parametrization, the difference in the two estimators is first-order and is deterministic to this order. On s'intéresse à l'inférence a propos d'un paramètre particulier en présence d'un paramètre de nuisance, cela en utilisant I'estimateur à vraisemblance maximale conditionnelle proposé par Cox et Reid (1987). On suppose l'orthogonalité des paramètres. Au moyen de développements asymptotiques stochastiques I'estimateur est étudié dans trois situations: un paramètre de nuisance scalaire, m paramètres de nuisance provenant de m échantillons indépendants et un paramètre de nuisance vectoriel. Dans chaque cas on compare le développement associé à l'estimateur à vraisemblance maximale conditionnelle à celui associé à I'estimateur à vraisemblance maximale habituel. Les moyennes et les variances sont aussi comparées. Dans les trois situations le biais de I'estimateur à vraisemblance maximale conditionelle n'est pas affecté, au premier ordre, par le parametre de nuisance; ce n'est pas le cas pour l'estimateur à vraisemblance maximale. L'hypothèse d'orthogonalité des paramètres est cruciate pour la validité de ce résultat. Indépendamment de la paramétrisation, la différence entre les deux estimateurs est du premier ordre et de type déterministe." @default.
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