跳到正文
← 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:文本研究一般截断计数样本的缺失类别估计,未明确对应所列领域的模型或应用。

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
Ram C. Dahiya
Alan J. Gross

从截断泊松样本估计零频类别

研究问题
当泊松样本中的零频类别未被观察到时,如何估计这一缺失类别,并利用大样本分布为其构造置信区间?
方法与思路
作者针对截断泊松样本提出零频类别估计程序,研究估计量的渐近正态性,并据此开展区间估计和示例说明。
材料陈述的贡献
摘要称建立了零频类别的估计方法并证明估计量渐近正态,从而能够构造缺失零频类别的置信区间,另给出一个实例。
阅读关注点
应核对零频类别的目标量、截断机制和泊松参数如何处理,以及渐近正态性的条件、标准误估计和区间构造方式。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明。摘要未提供估计公式、渐近条件或区间覆盖结果,不能判断小样本可靠性。

原文摘要

A procedure for estimating the zero class from a truncated Poisson sample is developed. Asymptotic normality of the estimator is proved so that a confidence interval for the missing zero class can be obtained. An example is given to illustrate the results obtained.

笔记与分组