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分类依据与纠错

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关注这篇论文的作者
Qiqing Yu
Z. Govindarajulu

P{X<Y} 的最小方差无偏估计量的容许性与极小极大性

研究问题
对于来自两个连续分布的独立样本,以 Mann–Whitney 统计量估计 P{X<Y} 时,其容许性和极小极大性如何依赖损失函数?
方法与思路
作者在两个独立同分布样本相互独立的设定下,将 Mann–Whitney 统计量置于加权平方误差损失的决策理论框架中分析。
材料陈述的贡献
摘要称该统计量在一类加权平方误差损失下是容许的,并在某个适当的加权平方误差损失下具有极小极大性。
阅读关注点
阅读时应核对两项结论分别适用的权重与损失函数、比较的估计量类别,以及连续分布和样本独立条件的作用。
阅读边界
所据为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;损失权重与证明未提供,不能将结论扩展到所有损失或任意抽样设定。

原文摘要

Suppose that $X_1,\ldots, X_m$ are i.i.d. from a continuous distribution function $F$ and $Y_1,\ldots, Y_n$ are i.i.d. from a continuous distribution function $G; X$'s and $Y$'s are independent. A minimum variance unbiased estimator of $P\{X < Y\}$ is the Mann-Whitney statistic. We show that the Mann-Whitney statistic is admissible under a class of weighted squared error losses and is minimax under a proper weighted squared error loss.

笔记与分组