A Normal Limit Law for a Nonparametric Estimator of the Coverage of a Random Sample
随机样本覆盖概率非参数估计量的正态极限律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：摘要研究多项抽样的类别覆盖概率理论，没有所列经济计量细分的直接依据。
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随机样本覆盖概率非参数估计量的正态极限律
- 研究问题
- 多项抽样中，已观测类别所对应的总概率质量应如何估计，Good 覆盖概率估计量在何种一般条件下具有正态极限？
- 方法与思路
- 作者为 Good 覆盖概率估计量建立渐近正态理论，证明采用 Holst 的方法，并讨论可观测量构成的推断及渐近方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，正态极限适用于较一般条件，除覆盖概率自身外相关项均可观测，所得区间也未明显宽于限制性设定下的区间。
- 阅读关注点
- 应核对类别概率与样本规模的渐近设定、方差形式和估计方法，以及区间宽度比较依据及稀有类别对近似的影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未提供一般条件、方差公式或区间数值，文中的覆盖是已见类别概率质量，并非置信区间覆盖率。
原文摘要
The coverage of a multinomial random sample is the sum of the probabilities of the observed classes. A normal limit law is rigorously proved for Good's (1953) coverage estimator. The result is valid under very general conditions and all terms except the coverage itself are observable. Nevertheless the implied confidence intervals are not much wider than those developed under restrictive assumptions such as in the classical occupancy problem. The asymptotic variance is somewhat unexpected. The proof utilizes a method of Holst (1979).