Bias in the Estimator of Kendall's Rank Correlation when Extreme Pairs are Removed from a Sample
删除样本中的极端观测对时 Kendall 秩相关估计的偏差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删除样本中的极端观测对时 Kendall 秩相关估计的偏差
- 研究问题
- 从样本中删除极端观测对，会对 Kendall 秩相关系数估计造成怎样的平均影响，能否计算其精确偏差与近似？
- 方法与思路
- 作者推导删除极端观测对后的偏差公式，摘要称公式涉及第二类斯特林数，并为一组小样本量列出精确值和近似值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称量化了此类样本删除对 Kendall 秩相关估计的平均影响，并提供偏差公式及表格，便于考察删除操作的后果。
- 阅读关注点
- 应核对极端观测对的定义、删除数量与规则、偏差计算所依赖的抽样条件，以及近似公式在不同样本量下的误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；删除规则、分布条件和表格数值未提供，不能判断偏差方向或推广至其他删样方式。
原文摘要
This article obtains the average effect on the estimator of Kendall's rank correlation coefficient when extreme pairs are removed from a sample. Formulas, which are functions of Sterling numbers of the second kind, are derived for this bias. The exact bias, and an approximation, are tabulated for n = 3(1) 19.