Some Prediction Properties of Balanced Half-Sample Variance Estimators in Single-Stage Sampling
单阶段抽样中平衡半样本方差估计量的若干预测性质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：摘要研究复杂调查抽样中的方差估计，未提供与所列计量领域细分直接对应的证据。
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单阶段抽样中平衡半样本方差估计量的若干预测性质
- 研究问题
- 在分层单阶段抽样中，平衡半样本法估计分层分别构造的比率与回归估计量误差时，其大样本性质及区间表现如何？
- 方法与思路
- 作者在各层抽取大量单位并分成两组的框架下推导预测性质，再以经验研究比较条件与无条件表现及其他方差估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了比率与回归估计量对应的大样本预测性质，并考察均方误差估计和置信区间，与刀切法及线性化法比较。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对抽样设计、层内分组规则、条件与无条件评价的含义，以及经验比较使用的误差指标和区间构造。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；具体渐近条件和比较结果未说明，不能判断哪种方法更好，也不推断其他版本变化。
原文摘要
SUMMARY The balanced half-sample (BHS) method of variance estimation is a widely used technique in complex sample surveys. Large-sample prediction properties of the BHS method are given here for the separate ratio and regression estimators. Results are obtained when a large number of units are sampled and divided into two groups within each stratum. An empirical study examines the conditional and unconditional performance of the BHS method when estimating mean squared errors and constructing confidence intervals. The study also includes comparisons with the jackknife and the linearization estimators.