Sequential Confidence Intervals for the Mean of a Subpopulation of a Finite Population
有限总体子总体均值的序贯置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有限总体子总体均值的序贯置信区间
- 研究问题
- 如何为有限总体中的子总体参数构造序贯置信区间，并利用有限总体抽样结构改善区间程序的效率？
- 方法与思路
- 作者提出基于均值、中位数与截尾均值的程序，通过估计量线性化获得中心极限定理，并开展小样本模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些程序比基于无限总体独立同分布观测的对应方法更有效率，Monte Carlo 研究显示小样本表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对各统计量对应的目标参数、序贯停止规则、线性化条件，以及效率比较与覆盖率评价的具体标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，版本未注明；停止规则、抽样条件及模拟数值未说明，不能认定所有小样本均有良好覆盖。
原文摘要
Sequential confidence intervals for the parameters of a subpopulation of a finite population are studied. Procedures are suggested using the mean, median, and trimmed means; these procedures are shown to be more efficient than their counterparts which are based on independent, identically distributed observations from infinite populations. The major technique used is to “linearize” the estimates, yielding as a simple consequence proofs of central limit theorems. A Monte Carlo study shows that the small-sample performance is very good.