On Utilizing Information from a Second Sample in Estimating the Scale Parameter for a Family of Symmetric Distributions
利用第二个样本估计对称分布族的尺度参数AI 解读 ↓
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利用第二个样本估计对称分布族的尺度参数
- 研究问题
- 当两个样本来自同一对称分布族、但尺度参数可能不同时，如何利用第二个样本改善目标尺度参数的估计？
- 方法与思路
- 作者研究两类结合样本信息的估计量：一类基于尺度相等的预检验，另一类通过最小化均方误差构造。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称从效率与相对偏差角度分析两类估计量，并讨论其渐近行为；未明确报告哪类方法在哪些设定下更好。
- 阅读关注点
- 应核对分布族限制、预检验阈值、均方误差最小化的参数依赖，以及尺度不相等时偏差与效率的权衡。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无法判断第二个样本何时改善估计，也不能认定预检验或合并信息具有普遍优势。
原文摘要
In this article we consider two classes of estimators of the scale parameter of a family of symmetric distributions which combine the information from two samples obtained from members of this family with possibly different scale parameters. Of the two classes one is based on a preliminary test of the equality of the scale parameters while the other is arrived at by minimizing the mean square error. These classes of estimators are studied from the point of view of efficiency and relative bias. Some comments are also provided with regard to the asymptotic behavior of the estimators.