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分类依据与纠错

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协调两个或多个抽样调查中共同变量的估计

研究问题
多个调查共同采集某些变量但其总体总量未知时,如何调整各调查权重,使共同变量的总量估计一致并保留已有校准要求?
方法与思路
作者将共同变量视为额外辅助变量,调整广义回归估计量,使各调查对这些变量产生相同的总体总量估计。
材料陈述的贡献
摘要称,提出满足调查间估计一致性要求的广义回归调整方法,并指出该调整推广了已有的 Zieschang 方法。
阅读关注点
核对共同总量和各组权重如何联合确定、一致性约束是否总能满足,以及权重调整对方差与估计稳定性的影响。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明,无法判断刊本变化;摘要未说明调查重叠、方差估计、权重边界或一致性约束的代价。

原文摘要

In practice, for many sample surveys the estimates of several population totals are based on one set of weights, which reproduces the known population totals of auxiliary variables. Such a set can always be obtained by using the general regression estimator. If some variables, not necessarily with known population totals, are jointly collected in two sample surveys, then it may be desirable that the weights of both surveys produce the same estimates for the unknown population totals of the common variables. In this article we propose adjusting the general regression estimator to meet this consistency requirement by considering the common variables as additional auxiliary variables. It turns out that the adjusted general regression estimator generalizes Zieschang's method.

笔记与分组