Estimation in the Truncated Poisson Distribution when Zeros and Some Ones are Missing
零值与部分一值缺失时截断泊松分布的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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零值与部分一值缺失时截断泊松分布的估计
- 研究问题
- 当泊松计数中的零值完全被截断、一值又因观测错误部分缺失时，如何同时估计泊松参数与一值遗漏比例？
- 方法与思路
- 作者在零值截断和一值部分遗漏的设定下推导两参数的最大似然估计，并给出估计函数辅助表图及渐近方差协方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，得到泊松参数和一值遗漏比例的估计量及其渐近不确定性，并提供计算用表图与一个说明性例子。
- 阅读关注点
- 应核对一值遗漏机制、参数可识别范围、似然方程的解与边界情况，以及渐近方差协方差和辅助表图的使用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；遗漏机制细节、估计公式和数值例子未给出，不能扩展到任意缺失计数或其他版本。
原文摘要
This paper is concerned with maximum likelihood estimation of the Poisson parameter λ when the zero class has been truncated and when errors of observation have resulted in eliminating some though not necessarily all of the one class. Estimators are derived both for λ and the proportion θ of ones eliminated as a consequence of faulty observation. A table and a graph of the estimation function involved are given. Asymptotic variances and covariances of the estimators are derived, and a table of the variance function applicable in calculating V(λ) is given. An illustrative example is included.