Functional central limit theorems for single-stage sampling designs
Functional central limit theorems for single-stage sampling designs
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单阶段抽样设计的函数中心极限定理
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. P. Lopuhaä
中科院分区：
文献类型：
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作者：
H. Boistard;H. P. Lopuhaä
对于基于模型和基于设计的联合推理，我们在调查抽样框架下建立了Horvitz-Thompson经验过程和Hájek经验过程以其有限总体平均和超总体平均为中心的泛函中心极限定理。所得结果适用于单阶段不等概率抽样设计，本质上只需要高阶相关条件。我们将我们的主要结果应用于Hadamard可微统计泛函，并通过计算机模拟说明其极限行为。
For a joint model-based and design-based inference, we establish functional central limit theorems for the Horvitz-Thompson empirical process and the Hájek empirical process centered by their finite population mean as well as by their super-population mean in a survey sampling framework. The results apply to single-stage unequal probability sampling designs and essentially only require conditions on higher order correlations. We apply our main results to a Hadamard differentiable statistical functional and illustrate its limit behavior by means of a computer simulation.
影响因子：
4.5
作者：
Saegusa T;Wellner JA
通讯作者：
Wellner JA