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[期刊] 统计与决策
[作者]
田金方 陈珮珮 张小斐
文章首先评述了六种成份选择方法的优缺点,然后基于BOOSTRAP抽样思想改进了Horn的平行分析方法,并利用随机模拟技术比较分析了改进方法的优越性。结果表明:BOOSTRAP平行分析关于样本容量和样本分布都是一致有效和稳定的,能够正确地辨识出需要提出的成份个数,而Horn的平行分析仅在大样本和正态分布情况下才能达到BOOSTRAP平行分析的效度。
关键词:
成份 平行分析 BOOSTRAP
[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] 统计与决策
[作者]
巩红禹 贺本岚 王丽艳
基于模型的推断是抽样技术中推断估计量的一种重要方式。文章研究得出,当比率估计模型或者扩张估计模型偏离总体真实模型时,比率估计和扩张估计往往是有偏的,平衡样本能够消除比率估计和扩张估计的偏倚,使得估计量是偏倚稳健的。
关键词:
超总体 比率估计 扩张估计 简单平衡样本
[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] 中国高教研究
[作者]
何霞 刘文明
如何激励教师提高绩效及工作积极性是摆在高校管理者面前一项极其重要的工作。通过从三个重要激励维度对全国28所高职院校教师激励现状进行调查,结果表明,从教师需要出发,以提高教师经济、职业和环境认知入手的激励策略对教师工作效能具有较强预测作用,其中职业激励的预测力最强。具体而言,合理设计和调整薪酬、制定科学有效的教师聘任制度以及营造良好的人文和制度环境将对高职院校教师起到重要的激励作用。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王玲 姬长英 陈兵林 刘善军 王萍
【目的】客观评价田间籽棉质量。【方法】依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型。【结果】相关分析表明:亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著。贝叶斯判别分析结果表明:基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%~92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%。基于“1个标准误差”规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%。【结论】基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨印生 李宁 李高亮
本文引入含L-R模糊数的置信DEA-Benchmarking模型与方法解决模糊DEA模型中多个决策单元同时有效的问题。该模型能够通过提高有效前沿面,解决绩效评价中多个决策单元同时有效的情况,并能够为决策者提供更加准确和可操作的决策信息。
[期刊] 统计研究
[作者]
贺建风
多重抽样框可以解决单一抽样框难以完整覆盖流动性目标总体的难题,连续性抽样调查则可以获取变量的时序观测数据,对总体现象进行追踪调查。本文将多重抽样框调查与连续性抽样调查两种方法结合在一起进行研究,深入分析基于多重抽样框的连续性抽样估计方法。文章首先设计了连续性调查环境下总体结构变动表;然后,在简单随机抽样假定下的轮换样本调查情形开展研究,设计了14种参数缩减方法对构建的似然函数进行估计求解,并给出了估计量的迭代计算过程;最后,对本文的研究内容进行了总结与展望。
[期刊] 统计与决策
[作者]
窦剑军 王媛 张辉国 胡锡健
文章应用Gibbs抽样方法对空间滞后随机前沿模型参数进行Bayesian推断,得到模型参数的后验条件分布。应用Gibbs抽样方法对模型参数的后验均值进行了推断,该方法避免了对复杂表达式的高维积分计算。通过蒙特卡罗模拟显示在最小后验均方误差准则下得到的参数估计值十分逼近真值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[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] 数理统计与管理
[作者]
陈光慧 曹伟伟
在抽样调查中,经常会遇到研究变量与其相关的辅助变量之间呈现非线性关系的情形,这时应用传统的广义回归估计方法将存在较大的局限和不足。为了解决这一问题,本文首先假定超总体模型的回归函数为一般形式的光滑函数,从而构建出半参数回归模型,利用半参数乘积调整方法对模型进行拟合,结合广义差分估计原理提出一种新型的半参数模型辅助抽样估计量,通过理论证明和数值模拟分析分别对比验证了这一套估计方法与传统方法相比所具备的有效性。在此基础上,对于在我国社会经济统计中如何应用这一套估计方法进行了展望。
[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]
付志慧 彭毳鑫
多层线性模型是处理层次结构数据的高级统计方法,项目反应模型建立在潜在心理特质理论的基础上,主要研究被试能力与其反应行为之间的关系。文章首先将二参数Logistic项目反应模型嵌套在多层线性模型内,建立了多层Logistic项目反应模型。其次,基于Gibbs抽样的增加数据的技巧,给出了该模型的Bayes估计方法,并通过模拟验证了该方法的有效性。最后,讨论了该模型和方法的优势和不足,及其心理与教育测量中的应用。
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