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Improved likelihood ratio tests in a measurement error model for multivariate replicated data

机译：测量误差模型中针对多元复制数据的改进似然比检验

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We present a measurement error model for multivariate replicated data and focus on the improved likelihood ratio tests for parameters of interest. By assuming that the random terms follow the scale mixtures of normal distributions, the model can bring robust inference and can target on both error-prone and error-free covariates. We derive modified versions from the original likelihood ratio statistics to achieve better asymptotic properties with high degree of accuracy. Simulation studies are conducted to display finite sample behavior as compared to the unmodified counterpart. The practical utility is illustrated through a root decomposition data.
机译：我们提出了用于多元复制数据的测量误差模型，并着重于对感兴趣参数的改进似然比检验。通过假设随机项服从正态分布的比例混合，该模型可以带来可靠的推断，并且可以针对容易出错和没有错误的协变量。我们从原始的似然比统计数据中得出修改后的版本，以实现更高的渐近特性，并具有较高的准确度。进行仿真研究以显示与未修改的同类产品相比有限的样品行为。通过根分解数据来说明实际用途。

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