论文部分内容阅读
自适应群团抽样[1]是对稀有聚集总体的一种有效的抽样方法，在生态学等研究中有很好的应用，其最终样本量是随机的，抽样前无法预知，当总体的串比较大时，极有可能自适应地抽取到大量的样本单元，使得抽样成本过高，在有限资源和抽样成本条件下，如何控制最终样本量成为人们关心的问题。
Lo et al[7]提出的k阶停止准则可以比较好地控制自适应群团抽样的样本量，但使得经典的修正HH和HT[1]成为有偏估计量。本文在k阶停止准则下呈现了一个总体均值的设计无偏估计量，并在简单随机初始样本的情况下给出这个估计量方差表达式及其无偏估计，并给出了最终样本量及有效样本量的期望。进一步，本文还讨论了估计量的方差与停止规则的阶数k之间的变化关系，证明当k充分大时，所给估计量就是经典的tHH统计量，并通过统计模拟，探寻其适用的条件。
本文还将k步停止的自适应群团抽样用代数表示，使之更具有一般性，是其在一定意义下的推广。也就是说可以选择适当的直达矩阵，使之与k步停止的ACS相对应，并且选择不同的直达矩阵即可有不同的抽样设计与设计无偏估计。