Optimal estimation of finite population total under a general correlated model
一般相关模型下有限总体总量的最优估计AI 解读 ↓
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一般相关模型下有限总体总量的最优估计
- 研究问题
- 在样本量固定且仅考虑线性无偏估计时，如何在一般相关超总体模型下选择总体总量估计量及最优抽样策略？
- 方法与思路
- 作者利用最优试验理论中的技术，在给定估计量与抽样设计类别内，寻找模型期望方差最小的估计及策略。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出一般相关超总体模型下的最优估计与策略求解方法，并将若干此前的最优性结果推导为特例。
- 阅读关注点
- 应核对无偏性的定义、相关超总体模型的设定、允许的抽样设计类别，以及最优策略是否存在和如何计算。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；协方差结构与求解条件未说明，最优性限于固定样本量和线性无偏估计等所述范围。
原文摘要
Restricting attention to fixed size sampling designs and linear unbiased estimators of a finite population total, we give methods for finding estimators with minimum model expected variance and the optimal strategy under a general correlated superpopulation model. Some techniques popular in the theory of optimal experiments help in the derivation. Several earlier optimality results are deduced as special cases.