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Keywords:

  • Composite likelihood;
  • Gaussian processes;
  • higher order asymptotics;
  • pivotal functions;
  • MSC 2010: Primary 62F99;
  • secondary 62P25

Abstract

Inference based on the likelihood function owes much to theory developed some decades ago. What is the current role of likelihood in developing strategies for the analysis of very large data sets, often with very high dimension, and complex dependencies? This paper considers some aspects of this question with emphasis on problems in stochastic modelling, estimating equations, and survey methodology. The Canadian Journal of Statistics 40: 731–744; 2012 © 2012 Statistical Society of Canada

L'inférence basée sur la fonction de vraisemblance doit beaucoup à la théorie développée plusieurs décades auparavant. Quel rôle peut jouer la fonction de vraisemblance dans le développement de stratégies d'analyse pour les très grands jeux de données dont le nombre de dimensions est souvent très élevé et qui possède une structure de dépendance complexe? Cet article considère quelques aspects de cette question en mettant l'emphase sur la modélisation stochastique, les équations d'estimation et la méthodologie d'enquête. La revue canadienne de statistique 40: 731–744; 2012 © 2012 Société statistique du Canada