On two methods of bias reduction in the estimation of ratios
比率估计中两种偏差缩减方法的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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比率估计中两种偏差缩减方法的比较
- 研究问题
- 将样本随机划分为若干组的偏差缩减方法用于比率估计时，分组数如何影响偏差、方差与最优选择？
- 方法与思路
- 作者在一个假定模型下将 Quenouille 偏差缩减法用于比率估计，研究分组数，并与修正比率估计量比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所假定模型下，估计量的偏差与方差均随分组数增加而下降，并开展与另一修正估计量的同模型比较。
- 阅读关注点
- 应核对假定模型、随机分组方式、可选分组数及最优标准，并查明偏差与方差下降结论的具体适用范围。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引版本未注明；摘要未说明模型和比较结论，不能把分组数增加的效果推广至任意比率估计问题。
原文摘要
Quenouille's method of bias reduction, based on splitting the sample at random into groups, is applied to estimation of ratios and the optimum choice of the number of groups, g, is investigated assuming a model. It is shown that both the bias and variance of the estimator are decreasing functions of g. The estimator is compared with a modified ratio estimator assuming the same model.