Inference based on regression estimator in double sampling
基于两阶段抽样回归估计量的统计推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于抽样理论与通用假设检验，回归估计量的出现不足以支持所列经济计量分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
基于两阶段抽样回归估计量的统计推断
- 研究问题
- 论文研究两阶段抽样中如何利用回归估计量进行假设检验，尤其关注主要变量与辅助变量的协方差信息不足时的处理。
- 方法与思路
- 作者分别处理协方差矩阵部分已知与完全未知的情形，在后者提出学生化统计量，并推导零假设分布及其近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，特殊情形下得到精确零分布，一般情形下给出近似并用蒙特卡洛研究；同时讨论回归估计与单样本均值的选择。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段抽样设计、协方差信息的含义、学生化方式及精确分布的特殊条件，并检查分布近似与选择准则。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未列明特殊情形、近似误差或模拟结果，不能判断检验的有限样本可靠性。
原文摘要
SUMMARY The problem of hypothesis testing using the regression estimator in double sampling is considered. Test procedures are provided when the covariance matrix between the primary and the auxiliary variables is either partially known or completely unknown. For the latter case a new 'studentized' version of the regression estimator is proposed as a test statistic. The exact null distribution of this statistic is derived in a special case. An approximation to the null distribution is derived in the general case and studied by means of the Monte Carlo method. The problem of choosing between the double sample regression estimator and the single sample mean estimator is also discussed.