Efficient families of ratio and product-type estimators
高效的比率型与乘积型估计量族AI 解读 ↓
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高效的比率型与乘积型估计量族
- 研究问题
- 在简单随机抽样中，如何借助伴随变量及先验信息估计有限总体均值，并降低常见均值估计量的均方误差？
- 方法与思路
- 作者提出具有两个参数的比率型与乘积型估计量族，基于目标变量和伴随变量的简单随机样本开展估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，利用某些先验信息，这些估计量族包含在实际情形中均方误差低于通常比率、乘积及样本均值估计量的成员。
- 阅读关注点
- 应核对所需先验信息的内容、两个参数的选择方式，以及均方误差比较采用的条件、近似层次和适用情形。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明改善所需的具体条件，不能理解为对所有总体统一占优。
原文摘要
This paper proposes two-parameter families of ratio-type and product-type estimators for a finite population mean based on simple random samples of observations on the variable of interest and a concomitant variable. Using some prior information it is shown that the families contain estimators which have in practical situations lower mean squared error than the usual ratio, product and sample mean estimators.