The Choice of Subsample Size in Two-Stage Sampling
两阶段抽样中子样本规模的选择AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究抽样设计与成本不确定性下的规模选择，未直接对应所列领域细分。
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两阶段抽样中子样本规模的选择
- 研究问题
- 当两阶段抽样中的方差比和成本比只能限定在某个范围内时，如何选择子样本规模，以保证较好的最差情形效率？
- 方法与思路
- 作者将给定规模的精度与参数已知时最优规模的精度比较，并选择使参数范围内最低相对效率最大的子样本规模。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了最大最小准则下的子样本规模及其最低效率，给出简单实用规则，并通过例子讨论该方法的用途。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段抽样结构、成本与方差的表达方式、参数范围如何确定，以及实用规则相对于理论选择的效率损失。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；参数范围、计算公式及实例中的效率数值均未提供。
原文摘要
This article presents a simple method for choosing the subsample size m in two-stage sampling when the values of the relevant design parameters, the variance ratio and the cost ratio, are not known exactly but can only be assumed to lie within some specific range. Measuring the efficiency of a choice of m by its precision relative to the optimum choice, which depends on the parameters, it is proposed to choose m so that its minimum efficiency, over the specified range of parameters, is maximized. The value of m under this maximin criterion, and its minimum efficiency, are derived. A simple practical rule is also given. The usefulness of the method is discussed and illustrated with examples.