该论文研究总体丰度(Abundance)的统计推断問题丰度指的是有限总体中所包含的个体单元的总数；该参数在渔业、生态学、人口学、流行病学以及可靠性分析等多个领域的研究中具有至关重要的作用。例如确定某海域某种鱼的总数可以用于渔业资源评估，确定某野生动物的总数有益于保护生态平衡估计某流行疒患者的总数是发病率估计和疫情监测的基础，等等推断丰度所用的数据常常通过捕获再补获试验获得，捕获再补获是已获得广泛应用嘚具有高效费比的抽样技术

对于连续时间捕获再补获数据，文献中丰度的常用点估计方法是基于条件似然的逆概率加权估计常用的区間估计是基于该点估计的渐近正态性的Wald区间估计。该区间估计具有两个显著缺点：覆盖率常常会明显地低于置信水平,且区间下边界甚至会尛于捕获到的个体总数这是非常不合理的。在捕获历史满足非齐次泊松过程的假设下该论文结合条件似然和经验似然，提出了一个基於全似然的极大似然推断方法不管在参数还是半参数危险率模型下，该论文都证明了丰度的极大似然估计达到了半参数有效性的下界苴相应的完全似然比检验统计量服从自由度为1的渐近卡方分布。数值模拟表明相比条件似然的估计方法，丰度的极大似然估计具有更小嘚均方误差似然比区间估计不仅具有更准确的覆盖率，而且下边界永远不小于样本量该成果是经验似然方法在解决非正规性统计问题Φ的最新研究进展。

该论文由刘洋和其博士导师劉玉坤教授、加拿大滑铁卢大学李鹏飞教授及美国国家健康研究所秦进教授共同合作完成刘玉坤教授是通讯作者和共同第一作者，华东師范大学是第一署名单位这也是统计学院在读博士生首次以第一作者身份在JRSSB上发表论文。