Sequential estimation of the size of a population
有限总体规模的序贯估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有限总体规模的序贯估计
- 研究问题
- 通过序贯抽样估计有限总体规模时，如何在贝叶斯框架中决定何时停止抽样，并近似求解相应决策问题？
- 方法与思路
- 作者将有限总体规模的序贯估计置于贝叶斯框架，利用截断动态规划得到近似数值解，并比较已有停止边界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文给出该序贯估计问题的近似数值求解，并将最优停止边界与Samuel讨论的边界进行比较。
- 阅读关注点
- 应核对先验、损失与抽样成本的设定、动态规划截断规则，以及停止边界比较使用的准则和近似误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；摘要未说明决策设定、边界公式或比较结论，不能判断最优性的适用范围。
原文摘要
The problem of estimating the size of a finite population using sequential sampling is placed in a Bayesian framework, and an approximate numerical solution is obtained by the technique of truncated dynamic programming. The optimal stopping boundaries are compared with those discussed by Samuel.