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On a design consistency property of hierarchical Bayes estimators in finite population samplings.

机译:关于有限总体抽样中分层贝叶斯估计量的设计一致性属性。

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摘要

We obtain a limit of a hierarchical Bayes estimator of a finite population mean when the sample size is large. The limit is in the sense of ordinary calculus, where the sample observations are treated as fixed quantities. Our result suggests a simple way to correct the hierarchical Bayes estimator to achieve design-consistency, a well-known property in the traditional randomization approach to finite population sampling.We also suggest three different measures of uncertainty of our proposed estimator.
机译:当样本量较大时,我们获得了有限总体均值的分层贝叶斯估计量的限制。在普通演算的意义上,该极限是将样本观察值视为固定数量的意义。我们的结果提出了一种校正分层贝叶斯估计量以实现设计一致性的简单方法,这是传统的随机方法在有限总体抽样中的众所周知的特性。我们还提出了三种不同的不确定性度量方法。

著录项

  • 作者

    Lahiri P; Mukherjee Kanchan;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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