A Fiducial Argument with Application to Survey Sampling
信赖论证及其在调查抽样中的应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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信赖论证及其在调查抽样中的应用
- 研究问题
- 如何根据有限总体的随机样本构造总体均值的信赖分布，并解释抽样随机化方式在这种推断中的作用？
- 方法与思路
- 作者将 Hacking 的无关性准则扩展到辅助统计量，据此构造信赖分布，并探索通过贝叶斯定理得到该分布的替代方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得信赖分布与随机化方法不可分割，并将这一性质与作者此前关于总体均值贝叶斯后验的讨论相对照。
- 阅读关注点
- 应核对扩展准则对辅助统计量的处理、抽样设计如何进入信赖分布，以及借助贝叶斯定理构造分布的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断信赖分布的唯一性、覆盖性质或适用抽样设计；摘要未提供具体假设和证明。
原文摘要
Summary Sprott (1960) proposed certain restrictions on distributions a posteriori in terms of the likelihood function. Hacking (1965) put forward a criterion for irrelevance restricting the choice of the pivots in terms of the likelihoods. This paper presents an extended application of Hacking's criterion to accommodate ancillary statistics. This extension is utilized to obtain the fiducial distribution of the mean of a survey (finite) population based on the given random sample. The fiducial distribution so obtained is inseparably tied to the method of randomization and as such it provides an interpretation of “randomization”. In contrast, as shown by the author (1966a, b, c), the Bayes posterior of the population mean does not depend on “randomization”. This is further discussed in Section 8. An alternative method of obtaining the fiducial distribution via Bayes's theorem is explored in Section 9.