Sequential Estimation in the Uniform Density
均匀分布参数的序贯估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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均匀分布参数的序贯估计
- 研究问题
- 对独立且在零到未知上界之间均匀分布的观测，如何序贯构造长度不超过给定值、置信度至少达到目标的参数区间？
- 方法与思路
- 作者针对指定区间长度与置信度要求提出序贯程序，分别给出精确解和渐近理论，并分析观测数量相关的可容许性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提程序满足一种可容许性准则，该准则可按最大可能观测数或期望观测数表述，并具有精确与渐近分析。
- 阅读关注点
- 应核对停止规则、区间端点与覆盖保证、精确解与渐近理论的关系，以及两种观测数量准则下可容许性的定义。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出停止规则或观测数结果，可容许性不能直接解释为所有准则下最优，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The main problem to be solved here may be described as follows: Let X1, X2, ··· be independent random variables, each with density fθ(x) = 1/θ over (0, θ) and zero elsewhere. It is desired to estimate the unknown parameter θ by an interval of length at most d units and with confidence at least 1 −α, for some specified d>0 and α in (0, 1). An exact solution and an asymptotic theory for a sequential procedure are given in Sections 1 and 2, respectively. The procedure proposed in this article satisfies an admissibility criterion which may be stated in terms of the maximum possible number of observations or, alternatively, the expected number of observations.