R 包 SamplingStrata：新发展与空间抽样的扩展
统计方法学
2020-04-21 v1
摘要
R 包 SamplingStrata 于 2011 年开发，作为优化分层抽样设计的工具。优化通过考虑抽样框中可用的分层变量以及调查目标估计的精度约束来进行（Ballin & Barcaroli, 2014）。作为优化步骤基础的遗传算法探索可能分层方案的全体，为每个方案确定最佳分配，即满足精度约束的最小总规模分配：最终最优解是保证全局最小样本量的方案。使该方法可行的一个基本要求是能够估计生成层中目标变量的变异性；通常，由于抽样框中不可得目标变量值，仅有代理变量值，故通过对目标变量与代理变量之间关系建模来计算预期方差。在空间抽样情形下，不仅需要考虑总模型方差，还需考虑由空间自相关导出的协方差。SamplingStrata 的最新版本能够同时考虑方差的两个分量，从而可利用空间自相关以获得更有效的样本。
引用
@article{arxiv.2004.09366,
title = {R package SamplingStrata: new developments and extension to Spatial Sampling},
author = {Marco Ballin and Giulio Barcaroli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09366},
year = {2020}
}
备注
28 pages, 15 figures