Estimation of Parent-Offspring Correlation
亲代与子代相关系数的估计AI 解读 ↓
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亲代与子代相关系数的估计
- 研究问题
- 当各家庭的子代数量不同，易计算的亲代与子代相关估计量具有哪些性质，并能否获得零相关下的小样本分布？
- 方法与思路
- 作者比较Srivastava估计量与整体及成对估计量的性质，并在亲代与子代零相关假设下推导小样本分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到该估计量在零相关下的分布，且经典同胞均值估计量的某个函数在同胞数量不等时仍服从t分布。
- 阅读关注点
- 应核对家庭内外的分布与依赖假设、不同估计量的权重，以及服从t分布的具体函数和自由度。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；未列完整分布假设或函数形式，不能把零相关下的结论推广到非零相关情形。
原文摘要
When families have different numbers of offspring, Srivastava (1984) provided an easily computable estimator as an alternative to the maximum likelihood estimator of parent-offspring correlation. Some properties of this estimator are discussed vis-à-vis with those of ensemble and pairwise estimators. Further, we derive the small sample distribution of Srivastava's estimator under the assumption of null parent-offspring correlation. In the process, we demonstrate that a certain function of the classical sib-mean estimator has Student's t distribution despite differing sib-ship sizes.