多主题抽样调查中改进估计方法的研究

发布时间：2018-05-11 01:17

  本文选题：多主题抽样调查 + 最佳线性模型无偏估计　； 参考：《统计研究》2016年06期

【摘要】：多主题抽样调查在实际统计工作中非常普遍,即一项调查同时涉及两个或多个目标变量(指标),对总体的推算也需要同时对这两个或多个指标进行估计。通常同一调查中的多个目标变量之间会具有相关性,利用这一信息可以提高对所关注调查指标的估计精度。本文利用多重多元线性模型的方法研究这一问题,讨论了最佳线性模型无偏估计和一般回归估计,可以看到借助调查指标之间的相关性,较之常用的单个响应变量的多元线性回归模型方法,得到的最佳线性模型无偏估计和一般回归估计都可以有效地提高对总体总量的估计精度,本文的数值模拟和实例分析也验证了这一结论。
[Abstract]:Multi-topic sampling survey is very common in the actual statistical work, that is, a survey involves two or more target variables (indicators, the overall projection also needs to estimate these two or more indicators at the same time). There is usually a correlation between multiple target variables in the same survey, which can improve the estimation accuracy of the survey indicators concerned. In this paper, we use the method of multiple multivariate linear model to study this problem, and discuss the unbiased estimation and general regression estimation of optimal linear model. Compared with the multivariate linear regression model method of single response variable, the unbiased estimation of the optimal linear model and the general regression estimation can effectively improve the estimation accuracy of the total population. The numerical simulation and example analysis in this paper also verify this conclusion.
【作者单位】： 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室;国家统计局农村司;中国科学院数学与系统科学研究院;对外经济贸易大学金融学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目“抽样调查中的小域估计方法研究”(11301514)资助
【分类号】：F224
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本文编号：1871772