Two-phase rejective sampling and its asymptotic properties
两阶段拒绝式抽样及其渐近性质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：摘要研究有限总体抽样设计和估计效率，没有明确涉及所列因果或面板等细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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两阶段拒绝式抽样及其渐近性质
- 研究问题
- 有限总体的辅助信息事先不可获得时，能否先采集辅助变量再实施拒绝式抽样，从而改善估计效率并建立设计渐近理论？
- 方法与思路
- 作者提出第一阶段测量辅助变量、第二阶段对结果变量实施拒绝式抽样的设计，分析双重扩张与回归估计量，并作多阶段扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该设计提升双重扩张估计量的效率，使其可与回归估计量相比，并将理论扩展到一般估计方程及既有单阶段设计。
- 阅读关注点
- 应核对拒绝规则、两阶段样本量的渐近关系、效率比较的条件，以及协变量重要性调整和一般估计方程扩展的适用范围。
- 阅读边界
- 仅依据 Crossref 摘要；效率提升的具体条件、幅度和实施成本未说明，不能把拒绝式抽样直接等同于随机试验中的重随机化。
原文摘要
Abstract Rejective sampling improves design and estimation efficiency of single-phase sampling when auxiliary information in a finite population is available. When such auxiliary information is unavailable, we propose to use two-phase rejective sampling (TPRS), which involves measuring auxiliary variables for the sample of units in the first phase, followed by the implementation of rejective sampling for the outcome in the second phase. We explore the asymptotic design properties of double expansion and regression estimators under TPRS. We show that TPRS enhances the efficiency of the double-expansion estimator, rendering it comparable to a regression estimator. We further refine the design to accommodate varying importance of covariates and extend it to multi-phase sampling. We start with the theory for the population mean and then extend the theory to parameters defined by general estimating equations. Our asymptotic results for TPRS immediately cover the existing single-phase rejective sampling, under which the asymptotic theory has not been fully established.