Cochran's Rule for Simple Random Sampling
简单随机抽样中的 Cochran 规则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：摘要讨论简单随机抽样的样本量与区间覆盖理论，没有所列领域细分的明确依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
简单随机抽样中的 Cochran 规则
- 研究问题
- 简单随机抽样时，如何推导使名义覆盖率为百分之九十五的置信区间达到足够覆盖表现的最小样本量规则？
- 方法与思路
- 作者利用标准化样本均值分布的 Edgeworth 展开推导 Cochran 规则，再推广到学生化样本均值，并通过模拟考察小样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，本文为 Cochran 最小样本量规则提供推导及学生化扩展，并评估该规则和 Edgeworth 近似在较小样本量下的表现。
- 阅读关注点
- 应核对足够覆盖的判据、展开所需矩条件、偏度等量如何进入样本量规则，以及模拟覆盖了哪些分布和样本量。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；规则公式、容许覆盖误差及模拟结果未提供，不能把渐近展开视为有限样本覆盖保证。
原文摘要
Summary Cochran's rule for the minimum sample size to ensure adequate coverage of nominal 95% confidence intervals is derived by using the Edgeworth expansion for the distribution function of the standardized sample mean. The rule is extended for confidence intervals based on the Studentized sample mean. The performance of the rule and Edgeworth approximations for smaller sample sizes are examined by simulation.