分层随机抽样条件下不同估计量的比较与选择

发布时间：2018-01-06 14:12

本文关键词：分层随机抽样条件下不同估计量的比较与选择　出处：《统计与决策》2017年19期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章以分层随机抽样为例,研究了在有辅助变量可以利用的情形下,分别比估计、联合比估计、分别回归估计和联合回归估计的应用,并对其偏倚进行评估。结果表明,与简单估计相比,这类间接估计量都是非线性的较为复杂的估计量,可以改善简单估计的效果,且当目标变量和辅助变量高度相关时,各种估计量均是有效的。
[Abstract]:Taking stratified random sampling as an example, this paper studies the application of ratio estimation, joint ratio estimation, separate regression estimation and joint regression estimation in the case of auxiliary variables. The results show that these indirect estimators are nonlinear and complex estimators, which can improve the effect of simple estimators. When the target variable and the auxiliary variable are highly correlated, the various estimators are valid.
【作者单位】：天津大学管理与经济学部;内蒙古财经大学统计与数学学院;
【基金】：内蒙古自然科学基金资助项目(2014MS0701)
【分类号】：F224
【正文快照】： 0引言抽样调查中,估计方法的设计是抽样设计的一个重要内容,对抽样误差有着直接的影响。调查中的目标量也即需通过样本估计的总体参数,常见的包括三种:总体均值、总体总量、总体比例,这三个总体参数一般都是针对总体的某一个指标,在参数估计时将该指标作为唯一的调查变量,所得

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