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On combining independent probability samples

机译：结合独立概率样本

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Merging available sources of information is becoming increasingly important for improving estimates of population characteristics in a variety of fields. In presence of several independent probability samples from a finite population we investigate options for a combined estimator of the population total, based on either a linear combination of the separate estimators or on the combined sample approach. A linear combination estimator based on estimated variances can be biased as the separate estimators of the population total can be highly correlated to their respective variance estimators. We illustrate the possibility to use the combined sample to estimate the variances of the separate estimators, which results in general pooled variance estimators. These pooled variance estimators use all available information and have potential to significantly reduce bias of a linear combination of separate estimators.
机译：合并可用信息来源对于改善各种领域的人口特征估计越来越重要。在有限人群中存在几种独立的概率样本，我们根据单独估计的线性组合或组合的样本方法调查总体总量的组合估计器的选项。基于估计差异的线性组合估计器可以偏置，因为人口总量的单独估计可以与其各自的方差估计器高度相关。我们说明了使用组合样本来估计单独估计器的差异的可能性，这导致一般汇总方差估计器。这些汇总方差估计器使用所有可用信息，并且具有显着减少单独估计器的线性组合的偏差。

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