Composite Estimation in Finite Populations
有限总体中的复合估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确涉及轮换抽样的重复与面板调查，并说明方差表达在部分时间序列分析中的用途。
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有限总体中的复合估计
- 研究问题
- 在采用轮换抽样的大型重复调查中，如何计算复合估计量的方差，并将其用于面板调查设计和时间序列分析？
- 方法与思路
- 作者推导若干复合估计量的方差表达，说明这些表达如何服务于调查规划及部分时间序列分析，并以零售贸易调查示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是给出特定复合估计量的方差公式及其设计用途；文中用美国人口普查局零售贸易调查作说明。
- 阅读关注点
- 应核对轮换方案、复合权重、跨期样本重叠如何进入方差，以及调查设计中的方差收益和时间序列用途。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；权重选择、方差收益及示例数值未提供，不能将复合估计等同于面板回归。
原文摘要
It is common practice in large recurring surveys to employ rotation sampling schemes. Composite estimators are often used in association with rotation schemes to reduce the variability of the survey estimators. In this article, expressions for the variances of certain composite estimators are derived. It is demonstrated how the variance expressions may be used in planning panel surveys and in certain time series analyses. This work is illustrated by the Census Bureau's Retail Trade Survey.