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[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]
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]
刘建平 陈光慧
本文考虑了事后分层回归模型,在回归模型中逐步引入定性辅助信息、包含概率和定量辅助信息,建立辅助变量与研究变量的回归模型,从而使得事后分层回归模型下的事后分层估计量精度逐步提高。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓明 张荷观
一、比率的抽样估计介绍在抽样估计中,根据一个简单随机样本要估计的量通常是两个变量的比率,这两个变量随单位的不同而不同,当抽样单位是由一组或一群个体所组成,而我们又希望获得总体的每个个体的均值时,就经常会遇到两个变量的比率的估计。假定总体由N个单元(个体)组
[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] 统计研究
[作者]
周巍 朱荣 张锦水
遥感影像是大数据的一种,利用遥感对农作物播种面积进行估算常采用回归估计量或校准估计量,通常都需要将地面样本数据与遥感分类信息相结合。但对于大多数回归估计量,对以省级为总体的农作物面积的估算只能满足对省级总体的精度要求而不能分解到更小区域,比如县和乡级。本文利用黑龙江省2011年的地面实测样本数据结合遥感分类结果,构建了单元层次的多响应变量的多元回归形式的小域模型,并将小域效应设定为固定形式。基于这样的回归估计方法,既可以估算分县的主要作物播种面积,也可以使得各县播种面积估计结果相加就等于回归模型含义下的省级总体的总量估计。
关键词：
小域估计 遥感 农作物种植面积
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈光慧 吴默妮
在抽样估计中,当超总体模型为非线性形式时,广义回归估计量和最优估计量的估计效果均有待提高,而非参数回归估计量虽然能在一定程度上提高估计精度,但需要获得全部总体单位的辅助变量值,这在实际调查中往往难以满足。本文基于传统的广义回归估计量和最优估计量,借鉴非参数回归中局部多项式的估计思想,对原始辅助变量信息进行扩展,得到原始辅助变量多次方形式的新辅助变量,进而研究提出广义最优回归估计量。该估计量可以克服广义回归估计量、最优估计量和非参数回归估计量的缺陷,并证明其满足渐近无偏性和一致性。在不同超总体模型下,通过数值模拟方法比较了各类回归抽样估计方法的估计效果,模拟结果显示:在线性模型下,除了π估计量的精度较差,其余各类估计量的估计精度基本相同;但在非线性模型下,最优估计量和广义回归估计量的估计精度明显下降,而广义最优回归估计量和非参数的局部多项式回归估计量的估计精度都较好。
[期刊] 调研世界
[作者]
韩兆洲 陈晓冰
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吉肖肖 张成毅 罗双华
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法，给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计；在一定条件下，证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布；进而构造了该似然比的置信域，证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吉肖肖 张成毅 罗双华
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法,给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计;在一定条件下,证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布;进而构造了该似然比的置信域,证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
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