An Empirical Study of Stabilities of Estimators and Variance Estimators in Unequal Probability Sampling (n = 3 or 4)
不等概率抽样中估计量与方差估计量稳定性的经验研究：样本量为三或四AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不等概率抽样中估计量与方差估计量稳定性的经验研究：样本量为三或四
- 研究问题
- 在每层抽取三或四个单位的不等概率抽样中，哪些方法能同时提供较稳定的总体总量估计和相应方差估计？
- 方法与思路
- 作者先为多种不等概率抽样方法推导一般样本量下方差估计量的方差，再对样本量为三和四的情形进行经验比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，若同时要求总量估计与方差估计稳定，Murthy 方法可能优于所比较的其他方法；这一判断来自所述经验研究。
- 阅读关注点
- 应核对稳定性的衡量指标、抽样总体与规模变量设置、各方法的比较条件，以及 Murthy 方法优势出现的具体情形。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供经验研究设计或数值结果，“可能更可取”不能解释为普遍最优，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Rao and Bayless [18] empirically investigated the stabilities of estimators of the population total and stabilities of their variance estimators for several methods of unequal probability sampling of two units (n =2) per stratum. In this article, after deriving the variances of variance estimators for general n for the following methods: (a) the I.P.P.S. (inclusion probabilities proportional to size) methods of Fellegi, Sampford and Carroll-Hartley, (b) Des Raj's and Murthy's methods, (c) the Rao-Hartley-Cochran method, (d) Lahiri's method using a ratio estimator and (e) p.p.s. sampling with replacement using the customary estimator, we perform empirical studies for n = 3 and 4 along the lines of our previous article. A major conclusion is that Murthy's method may be preferable over the other methods when a stable estimator as well as a stable variance estimator are required.