A Regression-Type Estimator Based on Preliminary Test of Significance
基于预先显著性检验的回归型估计量AI 解读 ↓
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基于预先显著性检验的回归型估计量
- 研究问题
- 利用与研究变量相关的辅助变量估计总体均值时，先做显著性检验再选择差值或回归估计量，会如何影响估计效率？
- 方法与思路
- 作者考察一种由预先显著性检验决定使用差值估计量还是回归估计量的程序，并将其效率与其他回归型估计量比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是研究该预检验估计量的相对效率；未说明它在哪些条件下更好，也未报告具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对预检验的原假设和阈值、辅助变量信息的使用方式，以及效率准则是否计入检验后选择带来的风险变化。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出抽样设计、检验规则或效率结论，不能认定预检验选择改善均值估计。
原文摘要
If data on an auxiliary variable X correlated with the variable Y under study are available, regression-type estimators are often used to estimate the population mean μ y . An estimator based on a preliminary test of significance that chooses between the difference estimator and the regression estimator has been proposed. This article investigates the efficiency of the proposed regression-type estimator with respect to other regression-type estimators.