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分类依据与纠错

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反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
H. D. Brunk
W. E. Franck
D. L. Hanson
R. V. Hogg

两个随机序变量分布的最大似然估计

研究问题
如何在两个分布具有随机序约束时,利用各自样本估计分布函数,并刻画约束最大似然解及其一致性?
方法与思路
作者合并排序两组样本,再按组别计数比构造连续区段,利用区段计数和观测频数分配离散概率质量。
材料陈述的贡献
摘要称,该分段方法给出受随机序约束的最大似然分布估计,并在所述分布序关系下产生一致估计量。
阅读关注点
应查阅原PDF核对完整约束与概率分配公式,检查相等观测的处理、区段构造及一致性所需条件。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;约束及部分估计公式缺失,不能重构公式,也不能推断刊本变化或额外渐近结论。

原文摘要

The maximum likelihood estimates and Ĝ of two distribution functions F and G are found, subject to the restrictions that for all x and that and Ĝ are of the discrete type. Random samples x 1, ···, x m and y 1, ···, y n are taken from the respective distributions and these m+n values are ordered according to magnitude, with x's before y's in cases of equality. These n+m values are divided into a number of “strings” as follows. The first string ends after the y value that is determined so that the ratio of the number n 1 of y values in that string to the number m 1 of x values there is a maximum. If this string does not include all n+m values, then (excluding the first string) the second string and the numbers n 2 and m 2 are determined in a similar manner. This can be continued to construct a (possible) third string, and so on. Let h 1(x i ) and h 2(y i ) be the respective frequencies of x i and yi. If x i and y i are in the k th string, say, then the maximum likelihood estimates assign the following probabilities to x i and and ĝ(y j ) = h 2(y j )(m k +n k )/n k (m+n). These assignments provide consistent estimators of F and G when F ≥ G.

笔记与分组
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