Informative Stopping Rules and Inferences about Population Size
信息性停止规则与总体规模推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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信息性停止规则与总体规模推断
- 研究问题
- 当样本量的停止规则携带总体规模信息时，忽略停止机制会如何改变似然与推断，又能否通过纳入规则恢复额外信息？
- 方法与思路
- 作者从似然原则出发，讨论信息性停止规则应进入似然的理由，并以两个有限总体规模估计问题展示相应的贝叶斯分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出，忽略信息性停止规则后看似相同的似然可能实际上不同，纳入规则可恢复信息，并提供两个示例及其他规则讨论。
- 阅读关注点
- 应核对信息性停止的判定、包含停止事件的完整似然，以及贝叶斯示例中先验和停止规则分别如何影响总体规模推断。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明具体停止规则、先验或后验结果，不能认定所有停止机制都必须产生推断差异。
原文摘要
It is a consequence of the likelihood principle that identical likelihood functions imply identical inferences. If the rule by which sample size is determined—the stopping rule—is reflected in the likelihood function, as it should be, apparently identical likelihood functions (without allowance for stopping rule) may in fact be different. This can happen if the stopping rules are informative. If the stopping rule is informative, the analysis must take the rule into account, and additional information may be recovered by so doing. Examples of informative stopping rules are given for two simple problems in estimation of the size of finite populations, and an illustrative Bayesian analysis is shown in each problem. Other informative stopping rules are briefly discussed.