Sequential Sampling for the Comparison of Domain Means
用于比较子总体均值的序贯抽样AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及有限总体调查抽样与精度控制，缺乏对应所列经济或金融细分领域的文本依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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用于比较子总体均值的序贯抽样
- 研究问题
- 当有限总体中各单位所属子总体在抽样前未知时，如何通过序贯抽样满足多个子总体均值比较的指定精度要求？
- 方法与思路
- 作者求取随机抽取一定数量观测后满足精度要求的概率，并为通常未知的设计参数指定先验，以处理该概率对参数的依赖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了随抽样数量变化的精度达标概率，并通过先验处理未知设计参数，为此类序贯抽样问题提供分析方法。
- 阅读关注点
- 应核对精度要求的定义、有限总体抽样机制、停止规则、设计参数先验及其敏感性，并检查达标概率的计算方式。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要；未说明先验形式、计算公式或停止后的推断性质，不能据此宣称无条件精度保证。
原文摘要
If it is required to compare the means of several domains of study in a finite population and if the domain to which each unit belongs cannot be ascertained before sampling, one may sample sequentially until specified precision requirements are met. Here, we determine the probability, P(n), that the precision requirements are satisfied by the time n observations have been selected randomly from the finite population. The dependence of P(n) on typically unknown design parameters is eliminated by assigning prior distributiona.