Post-Sampling Efficient QR-Prediction in Large-Sample Surveys

Wright (1983) introduced the class of QR-predictors to estimate a finite population mean under a regression superpopulation model. In the present paper we enlarge that class to include more general predictors and generalize some results in order to obtain asymptotic design-unbiasedness. Then, using...

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Published in:International statistical review 1987-08, Vol.55 (2), p.191-202
Main Author: Montanari, G. E.
Format: Article
Language:English
Subjects:
Covariance matrices
Estimators
Exact sciences and technology
Inference
Mathematics
Matrices
Modeling
Parametric inference
Population estimates
Population mean
Probability and statistics
Regression analysis
Sciences and techniques of general use
Statistics
Survey design
Survey sampling
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Description
Summary:Wright (1983) introduced the class of QR-predictors to estimate a finite population mean under a regression superpopulation model. In the present paper we enlarge that class to include more general predictors and generalize some results in order to obtain asymptotic design-unbiasedness. Then, using first-order approximations, optimal predictors are derived, in a post-sampling perspective, with respect to the design-based approach as well as the model-based approach to inference for finite population sampling. /// Wright (1983) introduisit la classe des prédicteurs QR pour estimer la moyenne d'un caractère dans une population finie décrite par un modèle régressif de superpopulation. Dans cet article l'auteur étend cette classe enfin d'y inclure des prédicteurs plus généraux et généralise certains résultats relatifs aux prédicteurs asymptotiquement sans biais par rapport au plan de sondage. Puis, en employant des approximations du premier ordre, il détermine des prédicteurs optimaux, étant donné l'echantillon, par rapport soit à une approche à l'inférence sur population finie baseé sur un plan de sondage soit à une approache fondeé sur le model.
ISSN:0306-7734
1751-5823
DOI:10.2307/1403195