Sampling from an autocorrelated finite population
自相关有限总体的抽样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：摘要核心是有限总体抽样设计，自相关本身不足以将其归入宏观时间序列方向。
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代码、数据与补充材料
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自相关有限总体的抽样
- 研究问题
- 当有限总体被假定由简单马尔可夫过程生成时，自相关如何影响总体均值估计、样本配置及不同抽样方式的表现？
- 方法与思路
- 作者在所述总体生成模型下求有效均值估计量及均方误差，推导最优样本配置，并比较随机抽样与系统抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称确定有效估计与最优配置，考察忽略自相关的后果，并给出随机抽样最佳线性估计及其与系统抽样的比较。
- 阅读关注点
- 应核对马尔可夫总体模型、有效性和最优性的比较范围，以及抽样设计与模型假设分别如何进入均方误差计算。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；马尔可夫参数、配置规则与比较结果未提供，不能推广为所有相关总体的结论。
原文摘要
The efficient estimator and mean square error for the mean of a finite population are determined when a sample is available from a population that is assumed to be generated by a simple Markov process. The optimal sample allocation is derived and the consequences of ignoring the autocorrelation are examined. The best linear estimator and mean square error for random sampling are also determined and compared with the corresponding results for systematic sampling.