Estimators with Prescribed Bound on the Variance for the Parameters in the Binomial and Poisson Distributions, Based on Two-Stage Sampling
基于两阶段抽样、满足预设方差上界的二项与泊松参数估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及一般分布参数的两阶段抽样与方差控制，没有所列微观、宏观或金融细分的直接证据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
基于两阶段抽样、满足预设方差上界的二项与泊松参数估计
- 研究问题
- 如何在无偏估计二项与泊松分布参数时保证方差不超过预设上界，并通过两阶段抽样减少期望观测数量？
- 方法与思路
- 作者研究两阶段抽样，让初步样本既用于决定第二阶段样本量，也直接参与参数估计，并与既有两阶段方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，二项情形相较所比较方法总能节省观测，参数接近边界时节省较大；泊松情形则没有一致优于旧方法。
- 阅读关注点
- 应核对随机样本量下的无偏性证明、方差约束如何保证、两阶段规则，以及二项与泊松比较所使用的基准。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的索引摘要，部分样本量表述有缺词。具体抽样规则与数值比较未提供，不据缺损文字重构公式或比较结论。
原文摘要
The problem of unbiased estimation of the parameter θ in the binomial and Poisson distributions is considered. The variance of the estimate is required not to exceed a preassigned bound, B. For the Poisson distribution this can be achieved only by sequential sampling and also in the binomial case sequential sampling may reduce the expected sample size. Here only two-stage sampling is considered. The methods of estimation discussed differ from earlier considered two-stage methods [1], in that the preliminary sample is not used only to determine the size of the second sample, but is also directly used in estimating the parameter. In the binomial case the present method always yields a saving of observations, as compared with the methods of [1]. The total expected sample size for is only slightly greater than 1/4B, which is the minimal fixed sample size necessary to achieve the same goal. For θ near zero or one the expected sample size is much smaller. For the Poisson case the present method is not uniformly better than that of [1]. Some numerical comparisons are given.