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域的最优样本量分配方法研究

2018-09-22分类号:O212.2

【作者】吕萍  
【部门】北京大学中国社会科学调查中心  
【摘要】域估计是抽样调查中的热点问题之一,需要同时兼顾总体和域的估计精度,其核心问题是样本量问题。当域是计划域且总样本量已知时,域的样本量分配十分重要,本文对域的样本量分配进行深入研究。首先,介绍了同时兼顾域和总体的估计精度的Power分配和Longford分配。其中,Power分配通过降低域的方差系数的加权和控制总体和域的估计精度。Longford分配通过引入域和总体的权数控制总体和域的估计精度。但是,当某些域的样本量较少时,降低总体和域的估计精度。基于域的组合估计量的组合分配借助辅助信息和统计模型,提高域的估计精度,效率较高。最后,本文使用中国家庭追踪调查数据对等量分配、比例分配、Power分配和组合分配进行比较研究,进一步说明组合分配效率最高,是最优的域的样本量的分配方法。
【关键词】域  样本量分配  Power分配  组合分配  Longford分配
【基金】国家社科基金(11CTJ005);; 全国统计科学研究重点项目(2012LZ055)的阶段性成果
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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