A Jackknife Variance Estimator for Unequal Probability Sampling
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不等概率抽样的Jackknife方差估计量
- 研究问题
- 现有Jackknife方差估计只覆盖有限抽样设计，如何将其推广至不放回不等概率抽样，并保证设计一致性？
- 方法与思路
- 作者构造对任意不放回不等概率抽样设计都有定义的Jackknife方差估计量，并分析一致性及开展蒙特卡洛比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称对广泛的点估计量证明了设计一致性，模拟展示可能改善既有估计量的情形，但没有声称所有设计下都更好。
- 阅读关注点
- 应区分估计量可定义的设计范围与一致性成立的条件，核对所需包含概率，以及模拟中的误差指标和比较对象。
- 阅读边界
- 仅据Crossref摘要；设计一致性的具体条件、模拟设置和改善幅度未说明，不能推断普遍优势或其他版本变化。
原文摘要
Summary The jackknife method is often used for variance estimation in sample surveys but has only been developed for a limited class of sampling designs. We propose a jackknife variance estimator which is defined for any without-replacement unequal probability sampling design. We demonstrate design consistency of this estimator for a broad class of point estimators. A Monte Carlo study shows how the proposed estimator may improve on existing estimators.