Bias in the Estimator of Kendall's Rank Correlation When Extreme Pairs are Removed from a Sample
删除极端观测对后 Kendall 秩相关估计量的偏差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：摘要研究一般秩相关估计在样本删减后的偏差，未提供因果、时间序列或金融应用的分类依据。
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删除极端观测对后 Kendall 秩相关估计量的偏差
- 研究问题
- 从样本中删除极端观测对，会对 Kendall 秩相关系数估计量产生怎样的平均影响，其偏差能否精确计算？
- 方法与思路
- 作者推导删除极端观测对所致偏差的公式，使用第二类斯特林数表达，并对样本量三至十九列出精确值和近似值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出该删除操作对秩相关估计的平均影响，并提供偏差公式以及有限样本下的精确与近似表值。
- 阅读关注点
- 应核对极端观测对的定义、删除规则及平均所基于的抽样设定，并查看近似偏差与精确值之间的差异。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明删除规则和抽样条件，不能判断偏差方向或推断刊本变化。
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.