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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要属于体视学与系统抽样的方差估计,未涉及所列经济计量领域细分。

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关注这篇论文的作者
J. Ziegel
E. B. Vedel Jensen

广义 Cavalieri 估计量的方差估计

研究问题
在体视学的系统抽样中,若抽样位置发生扰动、累积误差或随机遗漏,如何利用数据评估广义 Cavalieri 估计量的精度?
方法与思路
作者分别针对扰动系统抽样、带累积误差的系统抽样以及随机遗漏的系统抽样,推导基于数据的方差估计方法。
材料陈述的贡献
摘要所述贡献是为三类存在位置或遗漏误差的抽样机制提供方差估计量,没有给出其偏差、一致性或数值表现。
阅读关注点
应核对三类抽样误差机制的定义、方差估计所需信息,以及误差依赖、遗漏概率和边界处理对结果的影响。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要,无法判断方差估计的有效性条件、有限样本精度或是否适用于其他抽样误差机制。

原文摘要

The precision of stereological estimators based on systematic sampling is of great practical importance. This paper presents methods of data-based variance estimation for generalized Cavalieri estimators where errors in sampling positions may occur. Variance estimators are derived under perturbed systematic sampling, systematic sampling with cumulative errors and systematic sampling with random dropouts.

笔记与分组