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Using balanced sampling in creel surveys

机译：在筒子架测量中使用平衡采样

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These last years, balanced sampling techniques have experienced a recrudescence of interest. They constrain the Horvitz Thompson estimators of the totals of auxiliary variables to be equal, at least approximately, to the corresponding true totals, to avoid the occurrence of bad samples. Several procedures are available to carry out balanced sampling; there is the cube method, see Deville and Tille (2004), and an alternative, the rejective algorithm introduced by Hai& (1964). After a brief review of these sampling methods, motivated by the planning of an angler survey, we investigate using Monte Carlo simulations, the survey designs produced by these two sampling algorithms.
机译：最近几年，平衡采样技术引起了人们的兴趣。它们将辅助变量总数的Horvitz Thompson估计值约束为至少近似等于相应的真实总数，以避免出现不良样本。有几种程序可以进行均衡采样；有多维数据集方法，请参阅Deville和Tille（2004），另一种方法是Hai＆（1964）引入的拒绝算法。在对这些采样方法进行简要回顾之后，出于钓鱼者调查计划的考虑，我们使用蒙特卡洛模拟方法对这两种采样算法产生的调查设计进行了调查。

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