全国统计科学研究计划重点项目(2012LZ055)
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- Fay平衡半样本的方差估计的基本理论和应用被引量：1
- 2013年
- 方差估计是抽样调查的重要组成部分,在实际的抽样设计中,往往通过复杂的细分层提高样本的代表,平衡半样本方法成为方差估计的主要方法之一。本文主要阐述Fay平衡半样本方法的基本原因和应用,并对针对该方法存在的问题进行改进,最后通过一个实例模拟阐述其在实际调查中的应用。
- 吕萍
- 关键词：方差估计
- 基于组合估计量的域样本量分配方法研究
- 2018年
- 域估计问题是抽样调查的研究热点问题，若为计划域且总体样本量已知时，域的样本量分配是十分重要的。域样本量的分配方法包含比例分配、最优分配、内曼分配、等量分配、Power分配和Longford分配，这些方法基于较好的抽样设计，并没有结合域的估计方法，基于域的组合估计量并结合Longford损失函数得到组合分配和限制组合分配方法。最后，使用CFPS2010数据对等量分配、比例分配、组合分配和限制组合分配进行比较研究，说明组合分配方法的效率最高，是较好的域样本量分配方法。
- 吕萍郭淡泊
- 域的样本量分配方法研究被引量：3
- 2018年
- 域估计是抽样调查的研究热点之一,其核心问题是样本量问题。在实践中,域包含计划域和非计划域,若为计划域,兼顾总体和域的估计精度的抽样设计方案更有效,其中关键是域样本量分配问题。域样本量的研究方法主要有5种,包含传统的比例、最优、内曼、等量分配方法和Power分配方法。通过使用中国家庭追踪调查数据对5种方法进行比较研究。研究表明,比例、最优、内曼分配方法有助于提高总体的估计精度,当总样本量较小时,无法兼顾域的估计精度;等量分配方法能提高域的估计精度,便于域之间的比较,但降低了总体的估计精度;Power分配方法虽然略微降低了总体的估计精度,却显著提高了域的估计精度,是兼顾总体和域的估计精度的样本分配方法。
- 吕萍郭淡泊
- 域的最优样本量分配方法研究被引量：2
- 2018年
- 域估计是抽样调查中的热点问题之一,需要同时兼顾总体和域的估计精度,其核心问题是样本量问题。当域是计划域且总样本量已知时,域的样本量分配十分重要,本文对域的样本量分配进行深入研究。首先,介绍了同时兼顾域和总体的估计精度的Power分配和Longford分配。其中,Power分配通过降低域的方差系数的加权和控制总体和域的估计精度。Longford分配通过引入域和总体的权数控制总体和域的估计精度。但是,当某些域的样本量较少时,降低总体和域的估计精度。基于域的组合估计量的组合分配借助辅助信息和统计模型,提高域的估计精度,效率较高。最后,本文使用中国家庭追踪调查数据对等量分配、比例分配、Power分配和组合分配进行比较研究,进一步说明组合分配效率最高,是最优的域的样本量的分配方法。
- 吕萍
