Asymptotic Theory of Systematic Sampling
系统抽样的渐近理论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：摘要主要研究系统抽样设计与调查均值推断，平稳过程作为超总体设定不足以确定具体领域归属。
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代码、数据与补充材料
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系统抽样的渐近理论
- 研究问题
- 当有限总体由二阶平稳随机过程生成时，系统抽样均值具有怎样的渐近分布，不同抽样设计和区间方法如何比较？
- 方法与思路
- 作者采用二阶平稳超总体模型，比较多个随机起点的系统抽样方案，并研究条件与无条件正态性及两类方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立系统抽样均值的条件与无条件渐近正态性，并分析抽样设计的极限期望方差和置信区间行为。
- 阅读关注点
- 应核对抽样间隔与随机起点的渐近设置、除平稳性外的过程条件，以及两种方差估计对应的区间表现。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出完整过程条件和方差估计公式，不能仅凭二阶平稳性断言正态极限。
原文摘要
The main purpose of this paper is the development of an asymptotic theory of systematic sampling from a stochastic population. The superpopulation model assumed is that the population arises from a second-order stationary process. A comparison among the multiple random start systematic sampling schemes is made in terms of the limiting expected variance of the sample mean. Asymptotic normality of the systematic sampling mean is obtained, both unconditionally and conditionally on the given population. Finally, the asymptotic behavior of confidence intervals based on two distinct variance estimators is studied.