Informative Stopping Rules and Inferences about Population Size
信息性停止规则与总体规模推断AI 解读 ↓
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信息性停止规则与总体规模推断
- 研究问题
- 当决定样本量的停止规则包含总体规模信息时，忽略该规则是否会改变似然函数，并遗漏可用于推断的信息？
- 方法与思路
- 作者在两个有限总体规模估计问题中展示信息性停止规则，并分别给出将停止机制纳入似然的贝叶斯分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调，表面相同的似然在考虑停止规则后可能不同；纳入信息性规则能够恢复额外信息，并列举相关例子。
- 阅读关注点
- 应核对停止机制怎样进入联合观测概率、何时具有信息性，以及示例中的先验选择与推断差异如何产生。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未给出具体停止规则及其适用条件。
原文摘要
It is a consequence of the likelihood principle that identical likelihood functions imply identical inferences. If the rule by which sample size is determined—the stopping rule—is reflected in the likelihood function, as it should be, apparently identical likelihood functions (without allowance for stopping rule) may in fact be different. This can happen if the stopping rules are informative. If the stopping rule is informative, the analysis must take the rule into account, and additional information may be recovered by so doing. Examples of informative stopping rules are given for two simple problems in estimation of the size of finite populations, and an illustrative Bayesian analysis is shown in each problem. Other informative stopping rules are briefly discussed.