Empirical likelihood ratio based confidence intervals for mixture proportions
基于经验似然比的混合比例置信区间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：主要对象是混合比例的经验似然推断，分布函数估计作为附带结果不足以确定所列细分领域。
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
基于经验似然比的混合比例置信区间
- 研究问题
- 同时拥有两个成分分布及其混合分布的样本时，如何估计混合比例，并在密度比模型下构造有渐近依据的置信区间？
- 方法与思路
- 作者假设两密度的对数比对观测呈线性，构造混合比例的经验似然比统计量，并同时给出两个分布函数的估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称统计量在正则条件下收敛于卡方分布，模拟表现令人满意，并指出与病例对照研究和判别分析的联系。
- 阅读关注点
- 应核对三类样本的抽样安排、密度比线性假设、卡方极限的正则条件，以及混合比例区间的具体构造方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；正则条件和覆盖率数值未说明，“表现满意”属于作者陈述，不能推出小样本区间普遍可靠。
原文摘要
We consider the problem of estimating a mixture proportion using data from two different distributions as well as from a mixture of them. Under the model assumption that the log-likelihood ratio of the two densities is linear in the observations, we develop an empirical likelihood ratio based statistic for constructing confidence intervals for the mixture proportion. Under some regularity conditions, it is shown that this statistic converges to a chi-squared random variable. Simulation results indicate that the performance of this statistic is satisfactory. As a by-product, we give estimators for the two distribution functions. Connections with case-control studies and discrimination analysis are pointed out.