A Note on Variance Estimation for the Regression Estimator in Double Sampling
双重抽样中回归估计量的方差估计札记AI 解读 ↓
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双重抽样中回归估计量的方差估计札记
- 研究问题
- 研究有限总体双重抽样中，目标变量仅在子样本观测、辅助变量在完整样本观测时，如何估计回归均值或总量估计的方差。
- 方法与思路
- 作者针对已有方差估计一阶上主要依赖子样本的特点，提出更充分使用完整样本信息的方差估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是改进方差估计的信息利用方式，使完整样本中的辅助变量信息得到更多使用，但未报告改进幅度或具体性质。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段抽样设计、完整样本信息进入方差公式的方式，以及新估计量的偏差、非负性和设计下适用条件。
- 阅读边界
- 材料为OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；新估计量公式及比较结果未提供，不能确认所有抽样设计下的优势或推断刊本变化。
原文摘要
Double sampling of a finite population occurs when a sample from the population is itself sampled, with the intent of measuring varites in the subsample not already available in the sample. An important example is the regression estimator for means or totals, which uses values of an auxiliary variable from the full sample to estimate the mean of a variable of interest that is available only on the subsample. This article concerns estimation of the variance of the regression estimator. The estimators of variance recommended by Cochran rely solely on the subsample data, at least to first order. This article note proposes variance estimators that make better use of the entire sample.