We provide a procedure, based on random sampling, for estimation of the size of a query result. The procedure is sequential in that sampling terminates after a random number of steps according to a stopping rule that depends upon the observations obtained so far. Enough observations are obtained so that, with a pre-specified probability, the estimate differs from the true size of the query result by no more than a prespecified amount. Unlike previous sequential estimation procedures for queries, our procedure is asymptotically efficient and requires no
我们提供了一个基于随机采样的过程,用于估计查询结果的大小。该过程是顺序的,因为根据停止规则(取决于到目前为止获得的观察结果),在随机数的步骤后采样将终止。获得足够的观察结果,以便以预先指定的概率,估计值与查询结果的真实大小之差不超过预先指定的数量。与先前的查询顺序估计程序不同,我们的程序在渐近效率上是有效的,不需要任何
机译:用于测试主要和次要终点(II)的两阶段小组顺序过程的自适应扩展:样本量重新估计
机译:在各种分配和成本考虑下,用于Welch手术的精确间隔估计的最佳样本量
机译:使用系统抽样的联接查询大小估计
机译:小样本量大维数据的误差估计程序
机译:用于假设检验的固定样本大小确定和盲样本大小重新估计的贝叶斯决策理论方法。
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机译:纯粹顺序采样过程中伽马比例参数的有界风险估计
机译:序贯药物试验的样本量最优贝叶斯过程