Efficient Families of Ratio and Product-Type Estimators
有效的比率型与乘积型估计量族AI 解读 ↓
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有效的比率型与乘积型估计量族
- 研究问题
- 在简单随机抽样中，如何利用目标变量与辅助变量的信息估计有限总体均值，并通过参数选择改善均方误差？
- 方法与思路
- 作者提出具有两个参数的比率型和乘积型估计量族，结合某些先验信息，分析其中估计量与传统均值估计方法的比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些估计量族包含在实际情形中均方误差低于常用比率、乘积和样本均值估计量的成员，但未说明具体改善幅度。
- 阅读关注点
- 应核对所需先验信息、两个参数的选择方式、均方误差比较条件，以及理论比较是否涉及近似或额外信息成本。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明先验信息内容、比较范围或具体误差表达式，不能声称统一优越性。
原文摘要
This paper proposes two-parameter families of ratio-type and product-type estimators for a finite population mean based on simple random samples of observations on the variable of interest and a concomitant variable. Using some prior information it is shown that the families contain estimators which have in practical situations lower mean squared error than the usual ratio, product and sample mean estimators.