On conditioning for model-based inference in survey sampling
调查抽样中基于模型推断的条件化问题AI 解读 ↓
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调查抽样中基于模型推断的条件化问题
- 研究问题
- 在基于模型的调查抽样中，为何预测问题与估计问题的抽样分布推断会出现不连续，如何通过条件化协调两者？
- 方法与思路
- 作者在弯曲指数族框架下，选择适当的辅助统计量进行条件化，并讨论推断中能否忽略抽样设计的问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当的辅助统计量条件化能够解决预测与估计之间的推断不连续问题，并据此讨论抽样设计的可忽略性。
- 阅读关注点
- 应核对不连续问题的具体定义、辅助统计量如何选择，以及条件化后忽略抽样设计所需的模型与设计条件。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；辅助统计量的形式和设计可忽略性的具体条件均未说明，不能概括为普遍结论。
原文摘要
A ‘discontinuity’ of sampling distribution inference between a prediction problem and an estimation problem in model-based survey sampling is discussed. The problem is resolved by conditioning on an appropriate ancillary within a curved exponential family framework. The ignorability of the sampling design for inference is discussed.