On the Problem of Matching Lists by Samples
通过抽样估计名单重合比例的问题AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论名单重合的抽样估计，未涉及网络关系、因果效应或其他所列细分方向。
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通过抽样估计名单重合比例的问题
- 研究问题
- 研究如何利用从两个或多个名单抽取的样本，估计名单之间共有姓名的比例，并合理安排抽样资源。
- 方法与思路
- 作者建立重合比例估计的抽样理论，分析估计量分布及各阶矩，并讨论假设检验、样本配置和分层抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称理论覆盖比例估计、最优样本配置、名单内部重复的影响及分层可能带来的收益，并提供示例说明。
- 阅读关注点
- 应核对名单间重合比例的定义、抽样机制、内部重复的处理方式，以及最优配置和分层收益所依据的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样设计、估计公式及示例结果未提供，无法判断实际匹配误差的影响。
原文摘要
This paper presents theory for estimation of the proportions of names common to two or more lists of names, through use of samples drawn from the lists. The theory covers (a) the probability distributions, expected values, variances, and the third and fourth moments of the estimates of the proportions duplicated; (b) testing a hypothesis with respect to a proportion; (c) optimum allocation of the samples; (d) the, effect of duplicates within a list; (e) possible gains from stratification. Examples illustrate some of the theory.