Moderate-Deviation-Based Inference for Random Degeneration in Paired Rank Lists
配对排名列表随机退化的中等偏差推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究评估者排名一致性的通用统计推断，未涉及经济选择模型、金融预测或其他所列领域细分。
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配对排名列表随机退化的中等偏差推断
- 研究问题
- 两名评估者独立排列同一批对象时，如何依据排名一致与否构建汇总指标，并使相关推断对排名中的不规则现象稳健？
- 方法与思路
- 作者将两份排名的一致情况编码为二元指标，并考虑稳健修改及相关算法，在非平稳伯努利试验模型下研究理论性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供处理配对排名汇总问题的方法与算法，分析其理论性质，并报告模拟和真实数据中的数值表现。
- 阅读关注点
- 应核对排名一致的具体定义、随机退化的含义、伯努利模型如何对应排名，以及题名所述中等偏差在推断中的作用。
- 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；摘要未展开中等偏差结果、随机退化机制或稳健修正细节。
原文摘要
Consider a problem where N items (objects or individuals) are judged by assessors using their perceptions of a set of performance criteria, or alternatively by technical devices. In particular, two assessors might rank the items between 1 and N on the basis of relative performance, independently of each other. We can aggregate the rank lists by assigning one if the two assessors agree, and zero otherwise, and we can modify this approach to make it robust against irregularities. In this article, we consider methods and algorithms that can be used to address this problem. We study their theoretical properties in the case of a model based on nonstationary Bernoulli trials, and we report on their numerical properties for both simulated and real data.