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[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]
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]
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] 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]
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] 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]
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] 统计与决策
[作者]
巩红禹
模型辅助方法的思想是基于抽样设计借助于超总体模型获得对总体参数的有效推断。满足辅助变量的HT估计等于总体总量真值的样本被称为平衡样本。对于平衡样本,如果超总体模型的异方差性可以通过辅助变量解释,由此得出最优抽样策略:平衡抽样设计与HT估计结合是最优策略,包含概率正比于模型残差的标准差。
关键词：
超总体模型 平衡样本 模型辅助
[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] 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]
赵俊康
[期刊] 统计研究
[作者]
陈光慧 刘建平
针对现存的各种单水平轮换模式和估计方法,本文提出一套统一的平衡单水平轮换模式。在此轮换模式下,引入两类相关关系,运用线性无偏估计方法,并通过使不同类型估计量方差的加权总和最小的方法确定最优系数,从而得到最优线性无偏估计量,不仅能够减少甚至消除估计量偏差的影响,还能使得连续性调查的整体抽样误差最小,适合估计各种类型的估计量。
[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]
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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