Quantile Estimation with a Complex Survey Design
复杂调查设计下的分位数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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复杂调查设计下的分位数估计
- 研究问题
- 在分层整群抽样下，如何估计有限总体的分布函数、中位数和四分位距，并构造具有大样本依据的置信区间？
- 方法与思路
- 作者在超总体生成的有限总体序列框架中，研究分层整群样本所构造估计量及相关大样本置信区间的性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了有限总体分布函数及相关统计量估计的大样本性质，并给出相应大样本置信区间的性质。
- 阅读关注点
- 应核对抽样权重、分层与整群结构、有限总体序列的增长安排，以及置信区间性质采用的概率框架和方差估计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；具体抽样设计条件及区间构造未说明，不能推断有限样本覆盖率或任意复杂调查设计下的有效性。
原文摘要
Estimation of the finite population distribution function and related statistics, such as the median and interquartile range, is considered. Large-sample properties of estimators constructed from stratified cluster samples, and properties of large-sample confidence intervals, are established. The results are obtained within the context of a sequence of finite populations generated from a superpopulation.