Association.標本ウェイティングについて調べ物をしていると、googleの検索結果にはいつもこれが上位に挙がってくる。内容は難しそうだし、そもそも論文ではないし、毎回「これはちがうだろう」と避けていたのだが、あまりによく見かけるので、これもなにかの勉強だろうと思い、メモをとりながら読んでみた。早い段階で後悔しはじめたのだが...著者はこの段階ではUS労働統計局の人。Valliantさんで、たまたま見つけた略歴によれば、役所をやめたあとしばらくWestatに勤め、その後大学に転じて現在はミシガン大の先生らしい。Y_i\)について推定したい。サイズ\(n\)に固定した標本を得る。ところが\(U\)を通じて既知な正の値\(x_i\)がある。x_i\)として、標本包含確率\(\pi_i=\frac{nx_i}{N\bar{x}}\)でpps抽出した。なんかより、Hajek推定量のほうが気が利いている。Hajek推定量は最適推定方程式の理論からも導出できる。\sigma^2)\)の下で生み出された有限母集団パラメータだと考えると、Hajek推定量が出てくるのよ。本稿では、調査における抽出についてのモデルベースというか予測アプローチの観点から、Hajek推定量とHT推定量について検討する。x_i\)がこうなってるとすんじゃんか。