Optimal use of extraneous information concerning a nuisance parameter
关于干扰参数的额外信息的最优利用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：摘要讨论一般实验配置与干扰参数信息利用，没有明确随机处理效应或其他所列经济计量方向，分类依据不足。
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关于干扰参数的额外信息的最优利用
- 研究问题
- 在实验总数固定时，如何分配直接涉及目标参数的实验与仅提供干扰参数信息的实验，使目标参数估计最优？
- 方法与思路
- 作者分析两类实验共享干扰参数时的最优配置，证明配置的存在唯一性并提供计算方法，另讨论截断数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称标量干扰参数下可显式给出最优配置，且辅助观测有时比增加直接观测更有助于目标参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对最优性的评价准则、存在唯一性的条件，以及辅助实验的信息如何经共享干扰参数改善目标参数估计。
- 阅读边界
- 所给材料为版本未注明的索引摘要，具体模型、信息结构和最优公式未说明；不能断言所有情形都应配置辅助实验。
原文摘要
Suppose that N experiments can be carried out. One type of experiment provides observations, Y, depending on α, the parameter of interest and β a nuisance parameter. The other type provides observations, Z, depending on β and γ. How should the N experiments be divided between the two types to estimate α optimally? The existence and uniqueness of an optimal allocation is proved and a method of calculation is provided. In the particular case of β being scalar, the optimal allocation is given explicitly, and is not necessarily the simple solution consisting of performing only experiments of the first type. In this case, an observation Z may provide additional information concerning α which is more useful than a further observation Y. An application to estimation from truncated data is described and further generalizations are considered.