Conditional Coverage Properties of Finite Population Confidence Intervals
有限总体置信区间的条件覆盖性质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：摘要关注有限总体抽样与区间覆盖，未明确涉及所列因果、面板或其他细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
有限总体置信区间的条件覆盖性质
- 研究问题
- 有限总体抽样中，比率与回归估计量的区间覆盖表现，是否随样本辅助变量均值及样本平衡程度发生系统变化？
- 方法与思路
- 作者对六个总体分别进行一万次样本量为三十二的简单随机抽样，比较四种方差估计下区间失覆盖比例与辅助变量均值的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，标准回归方差所构造区间很不可靠，常规有限总体方法在失衡样本中失覆盖偏多，严重偏斜模型下四种方法均不理想。
- 阅读关注点
- 应核对六个总体与四种方差估计的具体构造、样本平衡的定义，以及图中条件失覆盖表现与总体平均覆盖率的区别。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；总体构造和覆盖率细节未给出，结果不能直接推广到其他抽样设计或所有回归区间。
原文摘要
Standardized errors (Ť — T)/v 1/2 were calculated for both ratio and regression estimators in each of 10,000 simple random samples of n = 32 from each of six populations, using four different variance estimators. Graphs show how the percentage of intervals T ± 1.96 v 1/2 that fail to contain T changes as a function of the average value of the auxiliary variable in the sample. They reveal that (a) intervals using the variance estimators from standard linear regression theory were hopelessly unreliable, (b) intervals using the conventional finite population variance estimators showed a striking excess of failures in badly balanced samples, and (c) none of the four variance estimators produced satisfactory confidence intervals in populations arising from badly skewed prediction models.