Estimation of Multivariate Distributions under Stochastic Ordering
随机序约束下的多元分布估计AI 解读 ↓
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随机序约束下的多元分布估计
- 研究问题
- 已知两个多元总体存在随机序关系时，如何利用各自随机样本估计其分布函数，并将序约束落实到可计算程序？
- 方法与思路
- 作者推导随机序限制下两个分布函数的广义极大似然估计，描述计算算法，并讨论多元有序列联表的特殊情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供受序约束的分布估计推导、算法思路及数值示例，同时讨论这些结果与既有相关结果之间的关系。
- 阅读关注点
- 应核对多元随机序的具体定义、广义似然与可行约束、算法步骤及解的性质，并检查有序列联表特例的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明随机序的具体约束形式、解的唯一性或渐近性质，不能补推相关定理。
原文摘要
Let F and G be the cdf's of two p-dimensional multivariate distributions, such that F is stochastically larger than G. A straightforward derivation is given of the generalized maximum likelihood estimators of F and G, based on random samples from each population. An algorithmic approach to computing these estimators is described and motivating numerical examples are discussed. The special case when F and G correspond to multivariate ordinal contingency tables is also presented. The relationship of these results to those of Robertson and Wright (1974) is considered.