Multiplicity Estimation of Proportions Based on Ratios of Random Variables
基于随机变量比值的比例多重性估计AI 解读 ↓
← 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：元素与枚举单位的联系属于抽样计数机制，摘要未涉及网络互动或干扰效应。
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
基于随机变量比值的比例多重性估计
- 研究问题
- 当抽样单位与目标总体元素之间由计数规则建立联系时，如何估计具有指定特征的元素比例，并在固定成本下降低方差？
- 方法与思路
- 作者使用计数规则策略，把总体元素与枚举单位的联系纳入比例估计，并选择固定成本下使估计方差最小的计数规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文将计数规则策略应用于总体比例估计，并以抽取报告文本行来估计错误统计陈述比例的问题展示该策略。
- 阅读关注点
- 应核对多重联系如何进入比值估计、抽样设计及成本函数的定义，并检查方差最小化的可行规则集合和估计偏差。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；估计公式、抽样条件与实际方差改善均未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
This article applies the counting rule strategy to the problem of estimating the proportion of population elements with a specified characteristic based on a sample of enumeration units. The distribution of population elements among the enumeration units is a function of the counting rule which specifies the conditions for linking population elements to enumeration units. The counting rule strategy involves the selection of the counting rule which minimizes the variance of the estimate for fixed cost. The strategy is illustrated by a problem which involves estimating the proportion of incorrect statistical statements in the text of a report based on a sample of lines of text.