where \(\hat{\bar{y}}\) is the estimate of the unemployment rate and \(\pi_i\) is person \(i\)’s probability of inclusion. Following standard practice, I’ll call the estimator in eq. 3.2 the Horvitz-Thompson estimator. The Horvitz-Thompson estimator is extremely useful because it leads to unbiased estimates for any probability sampling design (Horvitz and Thompson 1952). Because the Horvitz-Thompson estimator comes up so frequently, it is helpful to notice that it can be re-written as
ဘယ်မှာ \(\hat{\bar{y}}\) အလုပ်လက်မဲ့နှုန်းသည်၏ခန့်မှန်းချက်သည်နှင့် \(\pi_i\) ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်ပါတယ် \(i\) ပါဝင်၏ 's ဖြစ်နိုင်ခြေ။ စံအလေ့အကျင့်ကိုအောက်ပါငါ eq အတွက်ခနျ့မှနျးမခေါ်ပါလိမ့်မယ်။ 3.2 ထို Horvitz-Thompson ကခန့်မှန်းထားပါတယ်။ ကမဆိုဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာဒီဇိုင်းအတွက်ဘက်မလိုက်ခန့်မှန်းချက်မှဦးဆောင်ကြောင့် Horvitz-Thompson ကခနျ့မှနျးအလွန်အသုံးဝင်သည် (Horvitz and Thompson 1952) ။ အဆိုပါ Horvitz-Thompson ကခနျ့မှနျးဒါမကြာခဏတက်လာသောကြောင့်, အဲဒါကိုအဖြစ်ပြန်လည်ရေးသားနိုင်သောသတိထားမိဖို့အထောက်အကူဖြစ်ပါသည်