Variances for adaptive trimmed means
自适应截尾均值的方差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：摘要研究一般稳健位置估计量的方差，并非分位数或经济分布效应研究，所列领域缺乏直接依据。
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代码、数据与补充材料
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自适应截尾均值的方差
- 研究问题
- 在指数幂分布族中，将决定截尾方式的自适应统计量自身波动纳入后，位置估计的方差会如何偏离渐近值？
- 方法与思路
- 作者重新考察自适应截尾均值的方差，计入自适应统计量的行为，并讨论连续自适应方式在小样本下的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，计入自适应过程后方差可能明显改变，并指出连续自适应统计量在小样本下较不理想，未给出幅度。
- 阅读关注点
- 应核对自适应规则、方差比较使用的基准和样本规模，以及“较不理想”依据的具体准则与分布参数范围。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；结论针对所述分布族及自适应设计，不能推广为所有截尾估计的小样本表现。
原文摘要
Asymptotic variances for trimmed means as adaptive location estimators in the exponential power family of distributions were derived by Prescott (1978). It is shown that, when the behaviour of the adapting statistic is accounted for, the variances may change significantly from the asymptotic values. Continuously adapting statistics are shown to be less desirable when the sample size is small.