估计类别数量
统计理论
2007-08-22 v1 统计理论
摘要
估计总体中未知的类别数量具有众多重要应用。在泊松混合模型中，该问题转化为估计样本中未检测到类别的几率。几率的不连续性阻碍了局部无偏且信息丰富的估计量的存在，并将置信区间限制为单侧。类别数量的置信区间也必然是单侧的。我们开发了一系列几率的下界，并用于定义类别数量的伪最大似然估计量。
引用
@article{arxiv.0708.2153,
title = {Estimating the number of classes},
author = {Chang Xuan Mao and Bruce G. Lindsay},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.2153},
year = {2007}
}
评论
Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053606000001280 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)