The authors develop empirical likelihood (EL) based methods of inference for a common mean using data from several independent but nonhomogeneous populations. For point estimation, they propose a maximum empirical likelihood (MEL) estimator and show that it is &-consistent and asymptotically optimal. For confidence intervals, they consider two EL based methods and show that both intervals have approximately correct coverage probabilities under large samples. Finite-sample performances of the MEL estimator and the EL based confidence intervals are evaluated through a simulation study. The results indicate that overall the MEL estimator and the weighted EL confidence interval are superior alternatives to the existing methods.
Inference par la vraisemblance empirique pour une rnoyenne commune en presence d'heteroscedasticite
Rburnt : Les auteurs dtveloppent des mtthodes d'infkrence fondtes sur la vraisemblance empirique (VE) pour la moyenne commune de populations indipendantes non-homogtnes. Pour l'estimation ponctuelle, ils proposent un estimateur de vraisemblance empirique maximale (VEM) dont ils montrent qu'il est 6convergent et asymptotiquement optimal. Pour l'estimation par intervalle, ils considtrent deux mtthodes basies sur la VE et montrent que les intervalles correspondants ont peu prhs la bonne couverture dans de grands tchantillons. Les performances ? i taille finie de l'estimateur de VEM et des intervalles de confiance de VE sont Cvalu&s par voie de simulation. Les rtsultats indiquent que globalement, l'estimateur de VEM et I'intervalle de confiance de VE pond& sont sup6rieurs aux mtthodes existantes.