On estimating distribution functions and quantiles from survey data using auxiliary information
利用辅助信息估计调查数据的分布函数与分位数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：摘要明确以总体分布函数和总体分位数为估计对象，直接对应分位数与分布方向。
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利用辅助信息估计调查数据的分布函数与分位数
- 研究问题
- 在一般抽样设计下，如何利用总体辅助信息估计分布函数与分位数，并评估模型设定错误对估计误差的影响？
- 方法与思路
- 作者构造设计型比率估计量和差分估计量，通过模拟比较它们与既有模型型估计量的相对平均误差及均方误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模拟显示模型设定错误时设计型估计量具有优势，尤其在大样本下；论文也研究总体分位数的相应估计量。
- 阅读关注点
- 应核对辅助信息的可得形式、抽样设计和分位数构造，并查看误设模型的模拟范围及设计型估计的误差估计方法。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明抽样条件、误设方式或比较数值，不能外推模拟优势。
原文摘要
SUMMARY Ratio and difference estimators of a population distribution function under a general sampling design are obtained, using auxiliary population information. The relative mean errors and relative mean square errors of these estimators and a model-based estimator of Chambers & Dunstan (1986) are compared through a simulation study. The advantages of the design-based estimators over the model-based estimator under model misspecifications, especially for large samples, are demonstrated. Ratio and difference estimators of a population quantile are also studied.