On the asymptotic normality of multinomial population size estimators with application to backcalculation of AIDS epidemic
多项总体规模估计量的渐近正态性及艾滋病疫情反推应用AI 解读 ↓
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多项总体规模估计量的渐近正态性及艾滋病疫情反推应用
- 研究问题
- 研究未知多项总体规模及相关参数的最大似然估计，如何在更易核验的正则条件下获得渐近正态推断。
- 方法与思路
- 作者提出替代正则条件，应用于艾滋病发病率反推，并给出相关估计量的渐近方差与协方差公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新条件便于核验，感染人口规模区间与所述似然比区间相近，模拟中的渐近正态区间覆盖表现准确。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对替代条件为何可验证、反推模型的参数结构、区间比较标准，以及模拟覆盖率的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供条件细节、覆盖率数值或模拟范围，不能据此判断普遍准确性。
原文摘要
Estimation of the unknown size of a multinomial distribution is required in some important applications. It has been previously shown that the maximum likelihood estimators of the size and other parameters in the multinomial distribution are asymptotically normal under suitable regularity conditions. Unfortunately, one of these conditions is difficult to verify in practice. Here we present an alternative regularity condition that is straightforwardly verifiable. An application to the backcalculation estimates of aids incidence is presented. Explicit formulae are given for the asymptotic variances and covariances of the backcalculation estimators. The associated confidence interval for the size of the hiv infected population is comparable to the likelihood-ratio-test-based interval given in Brookmeyer & Gail (1988). A simulation study shows that the asymptotic normal interval is highly accurate in terms of coverage probability.