An Estimation Procedure for Mixtures of Distributions
混合分布的一种估计程序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：摘要涉及一般混合测度估计，未明确联系离散选择、结构模型或所列其他经济计量细分方向。
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混合分布的一种估计程序
- 研究问题
- 当组成混合模型的分布已知时，如何估计其混合测度，并同时处理连续混合与离散混合及相应的大样本性质？
- 方法与思路
- 作者提出适用于连续和离散混合的一般估计方法，采用蒙特卡洛考察小样本表现，并分析估计量的收敛与渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量几乎必然收敛到真实混合测度，速度接近样本量平方根的倒数，并具有渐近正态分布，但未列明条件。
- 阅读关注点
- 应核对混合测度的可识别性、收敛所用的距离或拓扑，以及接近所述速率的准确含义和渐近正态性对应的对象。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；具体估计步骤、识别条件及模拟设置未说明，不能将摘要所述近似速率理解为无条件的精确速率。
原文摘要
Notation The symbols for estimators in this paper have been printed in light italic type. This is an exception from our usual typographic convention of showing matrices and vector quantities in bold black type, since in this case the large number of such symbols would seriously interfere with readability. Summary A general method is proposed for estimating the mixing measures of combinations of known distributions. The method is applicable to continuous and discrete mixtures. The small sample behaviour of the method is investigated by Monte Carlo methods. In large samples it is shown that the estimator converges to the true mixing measure with probability 1 at the rate of almost O(n-½) and has an asymptotic normal distribution.