Does Simple Random Sampling Provide Adequate Balance?
简单随机抽样能否提供充分的平衡？AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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简单随机抽样能否提供充分的平衡？
- 研究问题
- 使用比率估计量推断有限总体总量时，简单随机抽样随样本量增大所形成的平衡，是否足以支持稳健的条件覆盖表现？
- 方法与思路
- 作者结合理论论证和经验研究，考察简单随机抽样的平衡形成速度，并分析总体总量置信区间的条件覆盖概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，简单随机抽样形成平衡的速度不足以支持所讨论的稳健推断，条件覆盖概率可能随样本量增长仍持续表现很差。
- 阅读关注点
- 应核对平衡指标、条件覆盖所针对的条件事件、比率估计及区间构造，并区分条件覆盖问题与无条件覆盖性质。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断理论条件、经验设计或覆盖偏差大小；结论不能推广为所有随机抽样推断均不可靠。
原文摘要
SUMMARY Theoretical arguments imply that, as the sample size increases, simple random sampling does not force balance fast enough to provide robust inference for a finite population total using the ratio estimator. An empirical study shows that under simple random sampling, confidence intervals for the total can have conditional coverage probabilities that are persistently awful as the sample size grows.