Sequential Determination of Estimator as Well as Sample Size
估计量与样本量的序贯联合选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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估计量与样本量的序贯联合选择
- 研究问题
- 在部分点估计和区间估计问题中，能否同时序贯选择截尾均值及样本量，而不预先知道最佳截尾比例和对应方差？
- 方法与思路
- 作者提出序贯程序，在指定截尾比例范围内选择截尾均值及用于估计的样本量，并与最优固定样本量程序比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，无须知道最佳截尾比例及其渐近方差，所提程序相对于指定类别内最佳截尾均值的最优固定样本量程序渐近有效。
- 阅读关注点
- 应核对截尾比例的允许范围、序贯停止规则、适用的点估计与区间估计问题，以及渐近效率的定义和条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出停止规则、分布条件或有限样本表现，效率结论限于指定比较类别。
原文摘要
For certain point and interval estimation problems, sequential procedures are proposed for choosing an estimator (from the class of trimmed means with trimming proportion in a specified range) as well as a sample size on which to base the estimator. It is shown that these procedures, which do not require knowledge of the best trimming proportion or the asymptotic variance of the corresponding trimmed mean, are asymptotically efficient with respect to the procedure that uses the best trimmed mean (in the specified class) and the best fixed sample size for that trimmed mean.