Estimation Using Multiyear Rotation Design Sampling in Agricultural Surveys
农业调查中利用多年轮换抽样设计进行估计AI 解读 ↓
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农业调查中利用多年轮换抽样设计进行估计
- 研究问题
- 农业调查每年轮换部分样本单位时，能否利用多年调查信息，提高作物面积和牲畜数量估计相对于单年估计的精度？
- 方法与思路
- 作者基于方差分析模型处理年度间连续抽样，利用三年调查资料估计猪存栏和大豆面积，并开展比较与模拟评价。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，多年估计在所述比较中经常明显提高精度，模拟还显示其对模型参数误设具有一定稳健性。
- 阅读关注点
- 应核对轮换样本重叠如何进入协方差结构、调查权重与目标总体的处理，以及相对效率和参数误设的评价范围。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出具体效率数值或误设范围，不能将模拟稳健性推广到其他抽样设计。
原文摘要
In the annual June Enumerative Surveys (JES) of the U.S. Department of Agriculture (USDA), the area frame sampling involves multiyear rotation designs with 20% replacement of sample units each year. Currently, USDA uses the latest year sample data almost exclusively in its estimation procedure. We propose that the multiyear sample survey data should be used for estimation of crop acreages and livestock. We develop a multiyear estimation method based on an analysis of variance model that takes into account the successive sampling of units in the area frame from year to year. The proposed method is applied to estimate the 1989 hogs and soybean acreages using JES data for three years: 1987, 1988, and 1989. These estimates are compared with those obtained using the current USDA estimation method. We give relative efficiencies of the multiyear estimates compared to the single-year estimates, often showing a substantial improvement in precision. We also make an evaluation study of the proposed estimation method using simulations and show it to be fairly robust to misspecification of the model parameter.