単純ランダムサンプリングにおける母分散のための記憶型推定量の一般クラス

本研究は、記憶型アプローチに重点を置き、単純ランダムサンプリング（SRS）における母集団の変動を推定するために特に設計された推定量のクラスを提示します。ここで言う「記憶型」とは、現在と過去の情報を利用する指数加重移動平均（EWMA）統計量を用いた推定を指します。本研究では、これらの推定量のバイアスと平均二乗誤差（MSE）の表現を提供し、これらの効率が従来の推定量や他の記憶型推定量を上回る条件を確立します。理論的な発見は、仮想的にサンプリングされた母集団に対して行った包括的なシミュレーション研究を通じて強化されます。さらに、提案された推定量の効果は、実際の母集団データを用いて示されます。シミュレーションと実データの適用の結果、提案された記憶型推定量が既存の通常の推定量および記憶型推定量に対して優位性を示すことがわかりました。