One-Level Rotation Design Balanced on Time in Monthly Sample and in Rotation Group
月度样本与轮换组中按访谈时间双向平衡的单层轮换设计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：摘要主要研究轮换抽样设计和调查估计，未明确研究所列面板回归或宏观面板问题。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
月度样本与轮换组中按访谈时间双向平衡的单层轮换设计
- 研究问题
- 如何构造在样本内访谈时间和轮换组两个维度上平衡的月度轮换设计，并兼顾相关性、轮换组偏差与多项估计目标？
- 方法与思路
- 作者给出双向平衡的充要条件和构造算法，计算复合估计量与最小方差线性无偏估计量的方差及均方误差，再优化共同折中系数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，得到兼顾多个估计目标的折中系数，并比较若干设计与估计量；结果强调二阶相关对方差和均方误差有显著影响。
- 阅读关注点
- 应核对平衡条件、两类相关和轮换组偏差的建模方式，以及加权目标中的权重如何选择、共同系数如何维持总量的一致性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；相关结构、系数公式和效率数值未提供，不能据此判断某种设计在一般情形下最优。
原文摘要
We introduce the two-way balanced one-level rotation design for which balancing is done on interview time in sample and in rotation group and provide the necessary and sufficient condition for the two-way balancing and an algorithm to construct such design. Using this design, we obtain generalized composite estimators (GCE) and the minimum variance linear unbiased estimator (MVLUE). We then calculate their variance and mean squared error (MSE) when there exist two types of correlations and the rotation group bias. Minimizing the weighted sum of variances (or MSEs), we derive one set of the compromise coefficients for all important estimators and characteristics to retain the consistency in total. We compared the GCE with the compromise coefficients to MVLUE and other GCEs with the previous coefficients. We show that the second-order correlations have very significant effects on the variance and MSE. We also investigate the design efficiencies for some selected two-way balanced designs.