Why your model parameter confidences might be too optimistic. Unbiased estimation of the inverse covariance matrix
J. HartlapArgelander-Institut (Founded by merging of the Sternwarte, Radioastronomisches Institut and Institut für Astrophysik und Extraterrestrische Forschung der Universität Bonn.) für Astronomie, Universität Bonn, Auf dem Hügel 71, 53121 Bonn, Germany e-mail: [email protected]P. ŠimonArgelander-Institut (Founded by merging of the Sternwarte, Radioastronomisches Institut and Institut für Astrophysik und Extraterrestrische Forschung der Universität Bonn.) für Astronomie, Universität Bonn, Auf dem Hügel 71, 53121 Bonn, Germany e-mail: [email protected]Peter SchneiderArgelander-Institut (Founded by merging of the Sternwarte, Radioastronomisches Institut and Institut für Astrophysik und Extraterrestrische Forschung der Universität Bonn.) für Astronomie, Universität Bonn, Auf dem Hügel 71, 53121 Bonn, Germany e-mail: [email protected]
2006en
ABI
Annotatsiya
Aims.The maximum-likelihood method is the standard approach to obtain model fits to observational data and the corresponding confidence regions. We investigate possible sources of bias in the log-likelihood function and its subsequent analysis, focusing on estimators of the inverse covariance matrix. Furthermore, we study under which circumstances the estimated covariance matrix is invertible.
Hali tarjima qilinmagan
Identifikatorlar
Iqtiboslar va manbalar
5 ta iqtibos0 ta foydalanilgan manba