An Investigation of Relative Efficiency of Least-Squares Prediction to Conventional Probability Sampling Plans
最小二乘预测与常规概率抽样方案的相对效率研究AI 解读 ↓
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最小二乘预测与常规概率抽样方案的相对效率研究
- 研究问题
- 估计有限总体总量时，常规不受限随机抽样、极端抽样和平衡抽样方案下的比率估计效率有何差异？
- 方法与思路
- 作者以一个被描述为具有实际代表性的有限总体为对象，在样本量为 10、50、100 和 200 时比较三类抽样方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所考察总体与样本量下，平衡抽样相对随机抽样的效率提升最高达百分之三十，极端抽样则弱于另两种方案。
- 阅读关注点
- 应核对有限总体的特征、平衡和极端抽样的定义、相对效率的计算口径，以及比率估计与题名中预测方法的联系。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；单个总体上的比较不能据此推广到其他总体或所有抽样设计。
原文摘要
A particular finite population, typical of the type encountered in practice, is used to assess the efficiency of ratio estimation of the finite population total using conventional unrestricted random sampling, extreme and balanced sampling plans, for samples of size 10, 50, 100, and 200. The balanced sampling plans are seen to be as much as 30 percent more efficient than the corresponding unrestricted random sampling plan regardless of sample size, but the extreme sample is inferior to both of these plans.