Rotation Designs for Sampling on Repeated Occasions
重复调查的轮换抽样设计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：摘要直接研究跨期重复访问抽样单位、轮换样本及相邻期变化估计，与面板数据的重复观测设计相关。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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重复调查的轮换抽样设计
- 研究问题
- 重复调查采用轮换样本时，如何组合各期信息估计当期水平及相邻期变化，并选择权重和连续访问次数？
- 方法与思路
- 作者建立有限总体下的组合估计理论，在时间相关性呈指数或算术模式的假设下给出方差函数，并数值优化设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称确定了组合权重和连续访问次数的最优取值；在高相关设定下，水平估计有适度增益，变化估计增益较明显。
- 阅读关注点
- 应核对轮换与样本重叠规则、两类相关模式的定义、优化中的成本约束，以及相对简单估计量的效率比较口径。
- 阅读边界
- 来源为版本未注明的OpenAlex索引摘要；效率增益依赖相关模式，未给数值或成本细节，不能推断刊本变化。
原文摘要
A unified finite population theory is developed for composite estimators of both the current level and change in level between consecutive occasions when a rotation sample design is employed. Explicit variance functions are given under the assumption that exponential and arithmetic correlation patterns hold over time for the characteristics of interest. Optimum values of the weight coefficients in the composite estimators, the optimum number of consecutive visits by a sampling unit, and the gain in efficiency relative to the use of simple estimators are all determined numerically. Moderate gains for level and appreciable gains for change are achieved when the correlation is high.