Interval estimation of population means under unknown but bounded probabilities of sample selection
样本选择概率未知但有界时总体均值的区间估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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样本选择概率未知但有界时总体均值的区间估计
- 研究问题
- 在有限总体抽样中，如果样本选择概率未知但被假定落在给定区间，如何对总体均值进行区间估计和敏感性分析？
- 方法与思路
- 作者将部分识别用于有限总体抽样，从 Hájek 总体均值估计量的锐界构造区间，并用于针具追踪项目样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出有界选择概率下的均值区间方法，并通过康涅狄格州纽黑文针具样本展示其敏感性分析用途。
- 阅读关注点
- 应核对选择概率区间的设定依据、锐界推导和总体定义，并区分部分识别区间与纳入抽样不确定性的置信区间。
- 阅读边界
- 摘要未说明选择概率界限的依据，也未交代区间的覆盖性质；不能将估计量锐界直接视为总体均值的置信保证。
原文摘要
Applying concepts from partial identification to the domain of finite population sampling, we propose a method for interval estimation of a population mean when the probabilities of sample selection lie within a posited interval. The interval estimate is derived from sharp bounds on the Hajek (1971) estimator of the population mean. We demonstrate the method's utility for sensitivity analysis by applying it to a sample of needles collected as part of a syringe tracking and testing programme in New Haven, Connecticut. Copyright 2013, Oxford University Press.