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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈光慧
在抽样调查领域中,关于抽样方案设计的研究应用较为充分和完整,但关于抽样估计的研究应用却较为缺乏和滞后。本文首先总结了国外相关研究成果,研究了基于广义加权回归的抽样估计方法,同时证明其满足渐近设计无偏和最小化渐近期望方差的理论条件。同时,本文以各类常见的抽样设计为基础,通过模型组和模型水平将现有的超总体回归模型进行扩展,基于复杂的多阶连续抽样调查,建立各种类型的超总体回归模型进行模型辅助的广义加权回归抽样估计,给出了具体的回归估计步骤和结果,最终形成一套关于广义加权回归抽样估计的理论方法体系,为抽样估计方法在我国政府统计部门中的有效应用奠定理论基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟守洋
抽样回归估计是在抽样的场合,采用回归估计方程估计总体总量的一种统计调查方法。在国外的许多统计学著作里都介绍过这种很有用的方法,而且其应用效果毫不逊色于我们通常采用的抽样调查方法。因此,广大统计工作者,特别是基层统计人员和经济工作者有必要了解这种方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗薇 董振宁
校准是最常用的加权调整方法,然而传统加权调整设计效应模型只考虑有差异权数导致的精度损失,忽略使用辅助信息后的精度改进,因此应用于设计效应计算时存在一定的缺陷。本文在Spencer模型的基础上进行拓展,引入反映辅助变量和调查变量相关关系的广义回归估计量,构建了校准加权设计效应的一般模型。数值分析结果显示,校准加权设计效应模型的效果优于传统加权调整设计效应模型;尤其在调查变量与辅助变量高度相关的情形下,校准加权设计效应模型能够准确地估计出不等概率抽样设计和校准调整的综合效率。
关键词：
校准 辅助信息 广义回归估计量 设计效应
[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] 统计研究
[作者]
陈光慧
在抽样理论和应用研究方面,中国一直比较重视抽样方案设计,而忽视抽样估计方法研究。本文在系统总结加拿大等西方国家成功经验的基础上,引入并改进了一套广义回归估计系统,应用在复杂的连续多阶抽样调查中,为中国抽样估计的应用研究奠定理论基础。在此基础上,以中国农产量的连续多阶抽样调查为例,给出了具体的回归估计程序,验证了这套系统的实践性和应用价值。
[期刊] 统计研究
[作者]
袁卫，刘文卿，黎樟林
中国农产量抽样调查的回归估计袁卫，刘文卿，黎樟林在复杂的统计推断中，如果有可靠的辅助资料可以利用，通常会提高统计推断的效果。中国农产量抽样调查采用的随机起点对称系统抽样（也称对称等距抽样），如通过使用回归估计的方法，可使估计量的精度得到很大提高。一、...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈光慧
在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅助变量与研究变量不满足经典线性回归模型假设时,可建立非参数回归模型,运用局部多项式回归估计的方法进行估计;最后,引入了一个实际例子,并对估计结果进行了比较。
[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] 统计研究
[作者]
邰凌楠 王春雨 田茂再
数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数数据缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。
[期刊] 统计研究
[作者]
叶阿忠
The author discussed the problem of multi phase ratio estimation, put forward an approximate formula and asymptotic unbiased estimate for the mean square sample deviation of ratio estimate.
关键词：
多阶段抽样 比率估计 抽样均方误差
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法中的收敛性诊断问题以及样本的相依性问题。
[期刊] 统计研究
[作者]
贺建风
随着经济社会的快速发展,抽样调查中调查对象的流动日益频繁,传统的单一抽样框很难完整覆盖流动性的目标总体,如果一定要使单一抽样框实现完整覆盖,成本必定是高昂的,甚至由于编制过程漫长使抽样调查失去其时效性。有时采用两个不完整抽样框的组合可以实现对目标总体的完整覆盖。基于双重抽样框进行抽样调查,其抽样设计工作不难,但是由于样本在两个抽样框中存在交叉,致使抽样估计甚是困难。基于此,本文将系统评述目前国外已有的各种双重抽样框估计方法,将这些方法分为分离抽样框估计和组合抽样框估计两类,并按照统一的模式比较各估计方法的功效,文章最后对我国采用双重抽样框调查进行展望。
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