Double Sampling with Partial Information on Auxiliary Variables
辅助变量信息不完整时的双重抽样AI 解读 ↓
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辅助变量信息不完整时的双重抽样
- 研究问题
- 当辅助变量均值仅有部分信息时，如何结合双重抽样、回归估计与预检验提高精度，并配置两阶段样本量？
- 方法与思路
- 作者构造利用辅助变量均值部分信息的预检验估计量，分析其误差和效率，并在该均值具有正态先验时推导估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出偏差、均方误差和相对效率，建议预检验水平及最优样本量配置，并推导正态先验情形的最大似然估计。
- 阅读关注点
- 应核对双重抽样方案、辅助变量与目标变量的线性关系、预检验规则，以及样本配置中的成本约束与先验处理。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未给出配置公式、成本条件或效率数值，无法判断部分信息在何种情形下实际有益。
原文摘要
It is well known that the precision of an estimator can be improved if auxiliary variables are used. In particular, if the relationship is linear, a linear regression estimator is constructed. When the mean of the auxiliary variable is completely unknown, double sampling techniques can be adopted. If the experimenter has partial information about the mean, he may perform a preliminary test and construct a preliminary test estimator. The bias, mean square error and relative efficiency are obtained for the preliminary test estimator. Recommendation of the levels of the preliminary test and optimum allocation of sample sizes are given. When the prior distribution of the mean of the auxiliary variable is normal, a maximum likelihood estimator is obtained.