Estimating the Number of Classes in a Finite Population
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分类依据与纠错
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估计有限总体中的类别数量
- 研究问题
- 总体规模已知但类别总数未知时，如何构造非参数类别数估计量，并改善既有估计量的不稳定表现？
- 方法与思路
- 作者扩展广义 jackknife 方法，联系 Horvitz–Thompson、Shlosser 及样本覆盖率估计，并进行渐近方差和模拟分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架产生新的非参数估计量及 Shlosser 估计的修正版，后者避免原估计量的异常波动表现。
- 阅读关注点
- 应核对抽样机制、类别频数信息和修正公式，并检查稳定性改善在哪些总体构成、样本规模及误差指标下成立。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未提供抽样条件或模拟数值，不能判断稀有类别较多时的实际表现。
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.