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[期刊] 统计与决策
[作者]
卢静莉
文章以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的使用两个辅助变量的比估计法,研究了这种方法下估计量的均方误差,证明了在一定条件下这种方法下的估计量优于传统的使用双辅助信息的比估计量,同时对这些估计量进行了比较。并且从数值角度得到了验证。
关键词：
比估计 辅助变量 均方误差 精度
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋 滕飞
文章在熵损失函数下,针对一组泊松样本,用参数估计方法研究了泊松分布变异系数的贝叶斯估计问题,得到了变异系数的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了它的可容许性。最后在给定置信水平1-α下研究了变异系数的贝叶斯置信区间。模拟结果表明这两种估计都具有较高的精度。
关键词：
泊松分布 贝叶斯估计 可容许性 置信区间
[期刊] 统计研究
[作者]
刘建平 陈光慧
In this article,we consider linear transformation using minimum and maximum values of the auxiliary variable and obtain two new ratio estimators.The efficiency of different ratio estimation are compared and then we present the rules of choosing efficient estimator in different situations.
关键词：
辅助变量 比率估计量 线性转化
[期刊] 统计与决策
[作者]
伍业锋
抽样调查中,不同分布类型的调查总体其变异系数往往有着不同的变动上限,这就为利用此上限值快速计算调查所需样本量提供了可能。文章对此进行研究,得到了各种分布类型下的总体变异系数变动范围,为利用变异系数快速计算调查所需样本量提供了直接依据。
关键词：
变异系数 样本量 抽样调查
[期刊] 统计研究
[作者]
毕画 伍业锋
在超总体模型中,一般用于构建模型的辅助变量多为连续型变量,对混合类型辅助变量的模型研究较少。为了同时利用与研究变量相关的连续型和离散型辅助变量的信息,本文提出在模型校准的框架下,利用非参数核回归方法,得到混合类型辅助变量下的模型校准估计量。研究证明,该估计量是渐进设计无偏、设计一致和渐进正态的,并给出了估计量的方差和方差的估计量。数值模拟的结果显示,本文在总体回归函数为线性和非线性的情况下,估计效果均有所提高。此外,通过CLHLS数据的验证也表明该估计量的效果优于仅利用连续型辅助变量的估计量。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
马清温 李凤兰 李承森
该文中的北美红杉和水杉的气孔参数 (气孔密度和气孔指数 )是在叶片的相同部位获得的 ,每一种植物统计气孔参数的区域大小也是一样的 .CO2 浓度和非CO2 浓度因素对气孔参数的影响是一致的 .研究结果表明 :气孔指数的变异系数都小于气孔密度的变异系数 ,利用北美红杉和水杉的气孔指数指示大气CO2 浓度要比用气孔密度指示更为准确 .利用气孔参数指示古大气CO2 浓度时 ,消除非CO2 浓度因素对气孔参数的影响是提高指示准确性的关键 .气孔参数的变化与环境因子有关 ,环境因素对气孔指数的影响较小 .气孔参数还与植物种类、叶片的着生部位、发育状况有关 .同一叶片的不同部位和角质层的大小等因素也会影响...
关键词：
杉科 气孔密度 气孔指数 变异系数
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈茜儒 贺建风
大数据背景下，数据维度高是辅助变量的重要特征，会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题，导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此，文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先，在线性超总体模型下，结合模型平均方法和广义回归估计思想，提出了模型平均辅助抽样估计量；其次，通过数值模拟验证了模型平均辅助抽样估计优于单一模型辅助抽样估计，尤其是在存在干扰信息时，其估计优势更加明显；最后，用实际数据验证了模型平均辅助抽样估计的优势。
关键词：
抽样估计 模型平均 模型辅助 辅助信息
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展
大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进行模型辅助SCAD校准和模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。二是在总体规模未知的情况下,对非概率样本进行估计控制模型辅助SCAD校准和估计控制模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔松珊 张建军
文章同时考虑抽样设计和估计量设计两个方面,利用辅助变量均值、偏度系数和中位数,基于排序集样本构建了总体均值的改进比率估计模型,并研究了该估计量的偏差与均方误差,结果表明改进后的估计量方差明显降低;最后,通过随机模拟和算例分析进一步验证了估计量的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
温利民 邹思思 吕凤虎
偏度系数和峰度系数是随机变量的两个重要数字特征,分别描述了随机变量密度函数相对于标准正态分布的非对称的偏态方向程度以及曲线顶峰的尖平程度。一般地,当样本容量较小时用样本偏度和样本峰度估计有较大的误差。文章利用信度理论的思想得到总体k阶矩的信度估计,进而得到偏度系数和峰度系数的信度估计。最后证明了信度估计的大样本性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖东莹 郑少智
当生存数据类型较为复杂(如删失数据)时,基于普通最小二乘或者似然函数的半参数模型估计及变量选择方法稳健性将大大降低。文章首先对半参可加风险模型进行了变系数推广,然后对系数函数进行B样条逼近,并采用Lasso方法对半参变系数可加风险模型进行变量选择和模型拟合;同时还介绍了循环坐标下降算法来处理高维数据下生存数据的变量选择与估计,对可加风险模型进行了一定的推广。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴默妮 陈光慧
当传统平衡抽样条件满足时,传统平衡抽样方法能够抽出代表性较强的样本,对应的Horvitz-Thompson估计量的估计效果也较好。但在实际抽样中,超总体模型为线性回归模型以及平衡变量的总体单元信息完全已知,这两个基本条件常常无法满足。因此,本文扩展了抽样设计阶段的传统平衡抽样条件,提出广义平衡抽样方法;改进了抽样估计阶段的传统平衡Horvitz-Thompson估计量,提出广义平衡回归估计量。该方法对超总体模型是否为线性模型以及平衡变量的总体单元信息是否已知没有限制,扩大了平衡抽样的适用范围。相比于传统平衡抽样,广义平衡抽样提高了平衡样本在总体中的代表性。同时,相比于传统估计量,广义平衡回归估计量的估计精度更高,方差更稳定,并且估计量具有渐近设计无偏性和一致性。数值模拟和实证分析结果均表明,当平衡变量与目标变量之间紧密相关时,广义平衡抽样及广义平衡回归估计量具有优越性。
[期刊] 统计研究
[作者]
容越彦 陈光慧
在总结现有模型辅助估计方法的基础上,本文通过构造一种半参数超总体模型,同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息,即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息,但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的,其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示:本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好;对于线性程度越低的超总体模型,其估计精度比广义回归估计有越明显的提高;就本文模拟而言,光滑参数在0.04~0.12间适当取值时会有相对较好的估计效果。
关键词：
抽样估计 模型辅助 半参数模型 辅助信息
[期刊] 统计研究
[作者]
吴默妮 陈光慧
当传统平衡抽样条件满足时,传统平衡抽样方法能够抽出代表性较强的样本,对应的Horvitz-Thompson估计量的估计效果也较好。但在实际抽样中,超总体模型为线性回归模型以及平衡变量的总体单元信息完全已知,这两个基本条件常常无法满足。因此,本文扩展了抽样设计阶段的传统平衡抽样条件,提出广义平衡抽样方法;改进了抽样估计阶段的传统平衡Horvitz-Thompson估计量,提出广义平衡回归估计量。该方法对超总体模型是否为线性模型以及平衡变量的总体单元信息是否已知没有限制,扩大了平衡抽样的适用范围。相比于传统平衡抽样,广义平衡抽样提高了平衡样本在总体中的代表性。同时,相比于传统估计量,广义平衡回归估计量的估计精度更高,方差更稳定,并且估计量具有渐近设计无偏性和一致性。数值模拟和实证分析结果均表明,当平衡变量与目标变量之间紧密相关时,广义平衡抽样及广义平衡回归估计量具有优越性。
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