On the Problem of Matching Lists by Samples
通过抽样匹配名单的问题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：摘要讨论名单重合与抽样理论，没有关系网络、干扰效应或其他所列计量方向的直接证据，故暂不分类。
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通过抽样匹配名单的问题
- 研究问题
- 如何仅使用从多个姓名名单中抽取的样本，估计名单间共有姓名的比例，并处理名单内部重复及抽样资源配置？
- 方法与思路
- 作者推导共有比例估计的分布、期望、方差和高阶矩，讨论比例检验、最优样本分配、内部重复及分层抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供名单重合比例估计的系统理论，并用例子说明部分结果，覆盖不确定性计算和抽样设计等多个环节。
- 阅读关注点
- 应核对名单匹配与抽样机制、重复姓名的统计处理，以及最优分配和分层收益依赖的成本与总体信息。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；具体抽样条件及匹配错误处理未说明，不能判断现实名单中的稳健性。
原文摘要
This paper presents theory for estimation of the proportions of names common to two or more lists of names, through use of samples drawn from the lists. The theory covers (a) the probability distributions, expected values, variances, and the third and fourth moments of the estimates of the proportions duplicated; (b) testing a hypothesis with respect to a proportion; (c) optimum allocation of the samples; (d) the, effect of duplicates within a list; (e) possible gains from stratification. Examples illustrate some of the theory.