Variance Estimation in Partially Systematic Sampling
部分系统抽样中的方差估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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部分系统抽样中的方差估计
- 研究问题
- 系统抽样通常难以直接估计样本均值的方差时，如何结合补充随机样本，对有限总体均值及其不确定性进行估计？
- 方法与思路
- 作者结合系统样本与从剩余总体抽取的简单随机样本，构造总体均值、均值估计方差以及总体方差的估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，均值及其方差估计无偏，并提供无偏且为正的总体方差估计，还与多起点系统抽样进行比较。
- 阅读关注点
- 应核对两部分样本的抽取关系、无偏性与正值性质的成立条件，以及补充随机样本规模对比较结果的影响。
- 阅读边界
- 所据为稿件版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化。摘要未提供抽样分配、具体公式或比较的数值结果。
原文摘要
Systematic sampling is very convenient in many practical situations, but does not provide a satisfactory estimator of the variance of the sample mean except when additional assumptions are made. A method is proposed to estimate the mean of a finite population and to estimate the variance of this estimate, using a systematic sample and a simple random sample drawn from the remaining population. It is shown that both estimators are unbiased. This method provides also an unbiased, positive estimator of the population variance. A comparison with multiple-start systematic sampling is made. Some numerical results for artificial populations are given.