On the Admissibility of the Regression Estimator
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论抽样设计下估计量的决策理论性质，未明确对应所列领域细分。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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回归估计量的可容许性
- 研究问题
- 在按规模变量成比例概率进行单阶段抽样，以及双重抽样两种设计下，回归估计量是否具有可容许性？
- 方法与思路
- 作者分别针对规模比例概率单阶段抽样与双重抽样研究回归估计量的可容许性；摘要未说明估计形式或证明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是在上述两类抽样设计下建立回归估计量的可容许性，未提供风险比较或区间推断结果。
- 阅读关注点
- 核对两类抽样设计的定义、回归估计量形式、损失函数和参数空间，并确认可容许性结论针对的竞争估计类。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 所给极简摘要；摘要未提供证明条件，可容许性不能视为效率最优，也不能推广到一般回归模型。
原文摘要
SUMMARY Admissibility of the regression estimator is established for two types of sampling designs: single stage sampling using probability proportional to a size variable and double sampling.