Estimation of domain means using two-phase sampling
利用两阶段抽样估计子总体均值AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用两阶段抽样估计子总体均值
- 研究问题
- 缺乏各子总体成员名册时，如何利用第一阶段确定归属的信息，优化第二阶段样本分配及两阶段规模以提高均值估计精度？
- 方法与思路
- 摘要讨论先简单随机抽样识别子总体、再对子总体抽取子样本的方案，并考虑第一阶段采用分层随机抽样时的后续分配。
- 材料陈述的贡献
- 摘要围绕给定首阶段子总体样本数量后的最优分配展开，同时考虑两阶段总样本量选择，以及分层方案下精度准则的优化。
- 阅读关注点
- 核对子总体均值估计量、精度目标及成本约束，并查阅原 PDF 确认样本量符号及第一、第二阶段数量的对应关系。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本，样本量符号存在重复或混淆，需查阅原 PDF；不能据此重构分配公式或最优样本量。
原文摘要
In sample surveys, it is often desired to estimate the means of subpopulations or ‘domains of study’. If there is no list of the units comprising each domain, a two-phase sampling procedure may be employed. One possibility is to select a simple random sample of size n′ with the domain to which each unit belongs being determined. Then a simple random subsample of size n′j, is selected from the n′j, units found in the first phase sample to be members of the jth domain. Given the values of the n′j, it is desired to allocate a fixed total second phase sample size, n, to the domains in an optimal manner. Then one may determine the optimal choices for n′ and n. Alternatively, one may use a stratified random sample of size n' with n'h units being selected from the hth stratum. Given that the first phase sample yields n′hj units in the hth stratum, jth domain, the number of units, nhj, to be subsampled by simple random sampling is to be determined to maximize a measure of precision.