Optimality criteria in survey sampling
调查抽样中的最优性准则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：摘要讨论调查抽样与设计最优性的一般理论，未明确对应所列经济学细分方向。
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代码、数据与补充材料
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调查抽样中的最优性准则
- 研究问题
- 调查抽样中不同甚至冲突的最优性观点能否纳入统一准则，并借此理解随机化的作用及抽样策略的稳健性？
- 方法与思路
- 作者基于固定总体的回归型模型，引入类似最优实验设计的一类准则，并将极小极大与超总体方法置于两端。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称统一准则有助于解释随机化，并称简单随机抽样配合样本均值及 Rao–Hartley–Cochran 策略具有准则稳健性。
- 阅读关注点
- 应核对固定总体模型与准则族的定义、两端对应关系，以及准则稳健性的精确含义和成立范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；准则和证明条件未提供，不能把准则稳健性解释为对所有模型失配稳健。
原文摘要
SUMMARY This paper attempts to fill the gap between some different and conflicting approaches in survey sampling. Based on a fixed population regression-type model, a class of optimality criteria similar to those well accepted in optimal experimental design theory is introduced. The minimax and superpopulation approaches in survey sampling turn out to correspond to two extreme criteria in the proposed class. This helps understand the role of randomization. The strategy of simple random sampling with sample mean and the Rao-Hartley-Cochran strategy are shown to be criterion-robust.