\theta)\)があって、\(\theta\)の(線形)最適推定関数\(g^*\)がその積み上げになっている]。0\)の解を\(\theta_N\)とする。0\)の解として得られるとしよう。以下を要請するのが自然である。ここでの期待値は抽出デザインの下での期待値である[原文は単に\(E\)だが、頭が混乱するので\(E_p\)とメモする]。いま述べたことは、1節冒頭で述べたデザイン不偏性基準に対応している。デザイン不偏な最適推定関数では、この条件を満たす\(h\)のうち最適なのはどれか。それは以下の最小化として定義できる。ここが理解できていない箇所である。信じて写経した]上の条件とあわせるとこうなる。ううううう...]以下の点に注意されたい。\phi_i\)はある定数倍という形でしか決まらないが、その定数が決まれば、\(h\)の定数倍が決まる。\theta(\xi))]\)を最小化すればよいことになる。最小化すればよいことになる。これは結局、通常の抽出理論における最適性基準と整合している。\(\theta\)の解\(\hat{\theta}_s\)によって\(\theta_N\)を最適に推定できるのはいつか。以下の定理がその条件を示している。\theta)\)を考える。最小化する\(h\)は下式である。最小化するデザインをの最適抽出デザインと呼ぶと、それは以下の包含確率を持つデザインである。\theta(\xi)\)で、\(y_i\)の分散が\(\sigma^2_i\)に比例し、\(\sigma^2_i\)が既知だとしよう。