Using Partially Balanced Designs for the Half Sample Replication Method of Variance Estimation
利用部分平衡设计进行半样本重复法方差估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用部分平衡设计进行半样本重复法方差估计
- 研究问题
- 研究半样本重复法方差估计中如何利用 G 阶部分平衡设计，并考察不同分层排列方式在特定条件下的效率差异。
- 方法与思路
- 作者提出新的分层排列程序 AAA，并与既有 SAOA 排列比较；讨论限定于某类统计量、偶数 G 及具有特定单调性和凸性的序列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所述统计量类别及序列条件下，AAA 比 SAOA 更有效率；这一结论有明确条件限制，并非对所有分层设计成立。
- 阅读关注点
- 应核对适用统计量类别、效率的定义及偶数 G 的作用；摘要中的序列公式上下标不清，权重与层内方差的组合需查原文。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；序列公式排版不清，不能重构，具体条件与证明需核对原文。
原文摘要
This article considers the use of G-order partially balanced designs for half sample replication method of variance estimation. A new procedure for the arrangement of strata (AAA) is proposed which is shown for a certain class of statistics and for even G to be more efficient than an earlier arrangement (SAOA) when the sequence {a h = W 2 hσ2 hu) is monotonic increasing with either strict downward or strict upward convexity, where W h, is the stratum weight and σ2 hu the within-stratum variance.