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[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 孙永辉
文章比较研究了舍选法和重要性重抽样(SIR)算法生成随机数的理论基础,给出了二者的区别与联系,特别讨论了压挤舍选抽样和自适应舍选抽样,并给出了包络函数和重要性抽样函数的选择标准,探讨二者对随机数生成速度和质量的影响。
关键词：
舍选法 重要性重抽样 接受概率 包络函数
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 熊巍 田茂再
大数据以其巨大的样本容量或超高的变量维度使得直接计算变得不再可能,如何有效地抽取一个合适的计算样本是值得思考的问题。本文借鉴Leverage重要性抽样的思想,提出了两种稳健的改进抽样算法,不仅有效地抽取了代表性高的计算样本进行回归估计,还规避了方差大和异质性导致协方差矩阵估计不准的问题。模拟数据的分析显示,相比于Ma(2015)的方法,本文提出的方法具有更为优良的估计结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘果 顾桂定
文章针对金融实际中虚值美式期权定价存在较大误差的问题提出重要性抽样方法在美式期权定价中的应用。主要在正态框架下考虑仅改变布朗运动的漂移项的重要性抽样方法对美式期权模拟定价的方差减小效果。通过画图观察找到美式期权重要性抽样的最优漂移项,其操作简单直观,且方差减小效果显著;还考虑了不同参数对重要性抽样方差减小效果的影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
俞大刚
本世纪六十年代以来,各国在抽样调查领域内有了新的发展,尤其在应用于经济和社会调查方面取得了许多重要的进展,诸如关于抽样比例和百分比估计,决策问题中的样本含量,由于分层而得益的估计,分层抽样中的比率和回归估计,系统抽样(或称等距抽样),双重抽样(或称二相抽样),以及调查中关于误差来源的研究等等,都是较为新颖的技术,引起各国特别是发展中国家有关人员的广泛兴趣。本文试就其中的双重抽样作简略介绍。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
卢宗辉 何诚颖 陶宏
本文通过对不同抽样方法下抽样方差计算公式的导出与比较,认为抽样中应采用何种抽样方法取决于两个参数异方差测度r和回归截距项α,并提出了这两个参数的事前估算方法。
关键词：
概率抽样 抽样方差 无偏估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李莉莉 周楷贺 杜梅慧
针对海量数据,子抽样算法是当前一种流行的简化计算和降低计算成本的方法。现阶段的研究主要集中于单目标变量的估计上。多目标抽样也是现实生活中经常遇到的问题。本文提出基于广义线性模型,多目标抽样的均值两步子抽样算法。两步子抽样算法是Wang等(2018)~([1])提出的基于L-最优和A-最优的思想,确定每个抽样单元的入样概率。本文在此基础上,定义多目标抽样的各单元的入样概率,并推导模型参数估计量的渐近性质,最后用模拟数据和实际例子对均值两步子抽样算法和多目标两步子抽样方法进行比较。结果表明,在样本量相同时,A-最优准则下均值两步子抽样算法在估计精度上优于基于两步子抽样算法的MPPS抽样和L-最优准则下均值多目标两步子抽样算法。在计算效率上也较全样本估计有显著的提高,节约了计算时间。
关键词：
大数据 两步子抽样算法 广义线性模型
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 王奕丹 苏治
随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要性抽样是一个简便可行的方法。本文发现,该方法中度量样本重要性的Leverage分数与因变量无关,而且在维度较大的情形下对样本没有区分程度,使得估计结果较差。为了同时考虑因变量和维度的影响,本文提出了基于充分降维的Leverage重要性抽样方法。该方法以不损失信息为前提,在充分降维的空间内重新计算Leverage分数,使得抽样更具有代表性。模拟数据分析显示,在样本容量较大的复杂数据中,相比于原始的Leverage重要性抽样方法,本文提出的方法可以降低估计的均方误差。三个实际数据也证实了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫在在 常帅 郝晓彤 汤荣
文章提出一种新的称之为条件配置抽样的抽样设计:通过不断产生配置样本,直到其样本量实现了预定容量n时样本才被接受。一方面围绕建立该设计基本理论展开探讨研究,给出了条件配置抽样一阶、二阶包含概率的形式表达式;另一方面在经典的线性超总体模型下,从数值上说明与条件Possion抽样比较,条件配置抽样在精度和实施上的优良性。
[期刊] 统计研究
[作者]
俞大刚
在同一总体中,各单位某些项目的数字特征,往往随着时间的推移而发生变动,因此,在两个不同时间对同一总体的抽样调查,其前期和现期的估计量往往也随着发生变动,而人们最关心的是现期的统计量。所谓交替抽样,是指前期样本中的Pn个单位(0
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿修林
运用抽样调查开展审计活动,是现代审计业务组织的一个基本方向。符合性比例估计是符合性抽样推断的主要内容。文章根据势函数与决策规则的基本原理,对整群审计抽样下的符合性比例估计时所需要的样本数目进行了讨论,内容包括:势函数规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量,决策规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量等。
关键词：
符合性抽样审计 整群抽样审计 抽样规模
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小宁
样本量的确定和分配是抽样设计中的一个重要内容，确定样本量不仅需要综合考虑费用与精度的关系，还需要考虑其所采用的抽样方式。文章采用二重抽样对调查产生的缺失数据进行集中处理，通过对这部分不完整的信息进行有效利用，能够在一定程度上提高调查的精度，并比较了采用二重抽样和不采用二重抽样情况下估计量的标准差，论证了权数的调整方法的有效性，推导出了实际目标估计量的计算公式。在地级市（自治州）层面上，基于与城乡和年龄有关的辅助变量，提出采用迭代法和事后分层相结合的方法，对城乡和不同年龄段样本的权数进行调整，使样本结构与总体结构一致。
关键词：
分层抽样 二重抽样 样本量 权数调整
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
秦如新 陈静 冯一宁
针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周泓 邱月
传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效地缩短仿真时间,提高仿真效率。文章提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率;利用期望寻找最优重要抽样分布函数,并与传统的Monte Carlo算法进行比较。仿真结果显示了该方法在估计稀有事件概率方面的有效性。
关键词：
稀有事件 重要抽样 期望 似然比
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 孙永辉
给出了利用重要性抽样控制M-C方差的方法及其评价标准——有效样本大小,从理论上证明了其合理性,比较研究了重要性抽样函数对方差的影响并给出了改进方法,与采样重要重抽样相比,重要抽样算法抽样相对复杂些,但估计精度远远高于采样重要重抽样,最后结合实例验证了前面结论,模拟结果显示,重要性抽样有效、可靠,特别适合模拟小概率事件。
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