Estimation in Survey Sampling: Robustness and Optimality
调查抽样中的估计：稳健性与最优性AI 解读 ↓
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调查抽样中的估计：稳健性与最优性
- 研究问题
- 调查抽样中的估计如何同时兼顾效率与稳健性，并通过抽样设计将两者纳入统一的最优性标准以指导实际调查？
- 方法与思路
- 作者在统一理论框架中，通过适当抽样设计扩展通常的模型估计范围，将效率与稳健性结合，并开展数值研究。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出能够整合效率与稳健性的单一最优性标准，并结合调查实践中的常见情形说明这一框架的应用。
- 阅读关注点
- 应核对稳健性针对哪些模型偏离、效率采用何种衡量方式，以及抽样设计如何改变最优性标准和估计量的性质。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未给出最优性标准的形式、适用条件或数值研究结果。
原文摘要
It is shown how the criteria of efficiency and robustness can be integrated fruitfully in a single optimality criterion within the framework of the Unified Theory (Godambe 1955). This is achieved by extending the scope of the usual model-based estimation using appropriate sampling designs. Some situations of common occurrence in survey practice are discussed with a numerical study.