Applying the Horvitz-Thompson criterion in complex designs: A computer-intensive perspective for estimating inclusion probabilities
复杂抽样设计中的 Horvitz–Thompson 方法：计算密集型纳入概率估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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复杂抽样设计中的 Horvitz–Thompson 方法：计算密集型纳入概率估计
- 研究问题
- 复杂抽样设计中的纳入概率若通过重复模拟估计，将其用于修改后的 Horvitz–Thompson 估计量会产生哪些性质与计算需求？
- 方法与思路
- 作者通过独立重复抽样方案估计纳入概率，再用于修改后的 Horvitz–Thompson 估计量，推导其性质并讨论重复次数选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于复杂抽样设计的估计量修改，推导相应性质，给出重复次数的选择指南，并讨论若干应用。
- 阅读关注点
- 应核对纳入概率估计误差如何传递、低纳入概率或零模拟计数的处理、重复次数指南的目标，以及理论与实际应用条件。
- 阅读边界
- 仅依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。具体性质、假设、重复次数规则与应用结果未给出，不能自行断言无偏性或效率改进。
原文摘要
A modification of the Horvitz-Thompson estimator is proposed for complex sampling designs. The inclusion probabilities are estimated by means of independent replications of the sampling scheme. The properties of the resulting estimator are derived. Guidelines for choosing the appropriate number of replications are given and some applications are considered. Copyright 2006, Oxford University Press.