Estimating the Number of Classes in a Finite Population
有限总体中类别数量的估计AI 解读 ↓
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有限总体中类别数量的估计
- 研究问题
- 在总体规模已知、但类别总数未知的有限总体中，如何构造非参数估计量，并改善已有类别数量估计的不稳定性？
- 方法与思路
- 作者扩展广义 jackknife 方法，分析其与 Horvitz–Thompson、Shlosser 及样本覆盖率估计的联系，并开展方差与模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，作者提出新的非参数估计量及 Shlosser 估计的修正版，后者避免原估计的不稳定表现，并比较新旧方法。
- 阅读关注点
- 应核对抽样机制、已知总体规模的使用方式、修正项构造，以及模拟中类别稀有度和样本覆盖率对表现的影响。
- 阅读边界
- 仅依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出修正公式、抽样条件或模拟数值，不能认定其全面优于旧方法。
原文摘要
We use an extension of the generalized jackknife approach of Gray and Schucany to obtain new nonparametric estimators for the number of classes in a finite population of known size. We also show that generalized jackknife estimators are closely related to certain Horvitz–Thompson estimators, to an estimator of Shlosser, and to estimators based on sample coverage. In particular, the generalized jackknife approach leads to a modification of Shlosser's estimator that does not suffer from the erratic behavior of the original estimator. The performance of both new and previous estimators is investigated by means of an asymptotic variance analysis and a Monte Carlo simulation study.