Comparison of Purposive and Random Sampling Schemes for Estimating Capital Expenditure
估计资本支出的目的抽样与随机抽样方案比较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：摘要研究企业调查抽样策略，资本支出这一主题本身不足以归入宏观面板或结构估计。
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估计资本支出的目的抽样与随机抽样方案比较
- 研究问题
- 在模拟季度资本支出调查的企业数据中，传统随机抽样与基于模型的抽样策略效率如何比较，误差能否估计？
- 方法与思路
- 作者利用澳大利亚制造业普查中超过一万二千家企业的数据，按季度调查目标设计大规模抽样策略比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在给定数据与所比较策略中，各层选取辅助变量最大单位并配合简单比率估计最有效率，且可估计误差。
- 阅读关注点
- 应核对各策略的抽样规则、辅助变量和效率指标，以及目的抽样的误差估计依据和对模型偏离的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；优势限于给定数据及比较集合，模型条件与误差估计细节未提供。
原文摘要
This article reports results of a large-scale study of various sampling strategies. Conventional sampling strategies are compared with model-based strategies on data from over 12,000 businesses included in the annual Manufacturing Census of the Australian Bureau of Statistics. The study has been designed to replicate the quarterly Survey of Capital Expenditure. The results show that for the given data a stratified sample consisting of units with the largest values of the auxiliary variable in each stratum and simple ratio estimation is by far the most efficient of the strategies considered. A meaningful estimate of sampling error can be derived.