Estimating Historical Heights
历史身高的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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历史身高的估计
- 研究问题
- 历史军队与商船人员样本对矮个体存在不规则漏计，在漏计机制不足以参数化时，如何估计总体身高并评估不确定性？
- 方法与思路
- 作者提出两种估计量：调整截断正态极大似然以应对下尾渐进缺失，以及利用分位数图的弯折，并用 bootstrap 估计标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，标准误估计表现可靠；英国皇家海军陆战队样本的平均身高低于美国对手，且英国身高到十九世纪二十年代显著增加。
- 阅读关注点
- 应核对下尾漏计与正态偏离如何进入估计、两种方法的适用条件，以及历史样本可比性和 bootstrap 标准误的验证依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；漏计机制、效应大小与稳健性细节未说明，历史比较不能直接解释为因果关系。
原文摘要
Historical samples of military, naval, and merchant marine heights suffer from undercounts of short people, undercounts highly irregular compared to the truncated distributions for which standard methods are available. Our knowledge is too imprecise for parametric models of the undercount process but it suffices for intuitive description of the deviations from normality with which estimators should cope. Two new estimators are developed. The first adapts maximum likelihood for truncated normals to height histograms with gradual lower-tail shortfall. The second exploits bends in quantile-quantile plots. Standard error estimates based on Efron's bootstrap appear reliable. The estimators show average heights from British Royal Marine samples much shorter than their American opponents in the Revolutionary War and reveal a statistically significant increase by the 1820's in the British heights.