Sequential sampling for the comparison of domain means
用于比较子总体均值的序贯抽样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：文本研究有限总体调查中的序贯抽样和均值比较，没有明确的因果、面板、时间序列或金融领域依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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用于比较子总体均值的序贯抽样
- 研究问题
- 有限总体中各单位所属子总体在抽样前未知时，如何通过序贯抽样达到多个子总体均值比较所要求的精度？
- 方法与思路
- 作者分析随机抽取一定数量观测后满足精度要求的概率，并通过给未知设计参数指定先验分布处理其影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出截至指定样本量满足精度要求的概率，并利用先验分布消除该概率对通常未知设计参数的依赖。
- 阅读关注点
- 应核对精度要求的定义、抽样与停止规则、设计参数先验，以及所得概率是如何整合参数不确定性的。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明且末尾有拼写异常的 OpenAlex 摘要；先验形式、具体概率公式及停止规则性质均未提供。
原文摘要
If it is required to compare the means of several domains of study in a finite population and if the domain to which each unit belongs cannot be ascertained before sampling, one may sample sequentially until specified precision requirements are met. Here, we determine the probability, P(n), that the precision requirements are satisfied by the time n observations have been selected randomly from the finite population. The dependence of P(n) on typically unknown design parameters is eliminated by assigning prior distributiona.