广义回归估计量在中国农业抽样调查中的应用研究

发布时间：2021-06-17 07:50

　　当前对中国农业抽样调查总体参数估计方法的研究不足,对可充分利用辅助信息的总体参数广义回归估计量的研究也较少,为此剖析广义回归估计量应用于中国农业抽样调查的可行性和适用性。首先,探索中国背景下潜在的辅助信息来源及其具体用途,研究广义回归估计量的构造方法,以及如何使用刀切法构建广义回归估计量的方差估计。其次,利用第三次全国农业普查数据,针对中国畜禽抽样调查,对广义回归估计量和赫维茨—汤普森估计量进行模拟比较,验证广义回归估计量的优良性。最后,通过实例演示广义回归估计量及其方差估计在中国农业抽样调查中具有有效性。该研究有助于提高中国农业抽样调查总体参数估计的可靠性,并为未来中国农业抽样调查的方案设计提供了理论依据。 

【文章来源】：统计与信息论坛. 2020,35(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、引 言
二、广义回归估计量的构造
    (一)辅助信息的选择
    (二)广义回归估计量
    (三)广义回归估计量的方差估计
三、广义回归估计量性质的模拟分析
四、广义回归估计量的应用研究
五、结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Benford律的Logistic模型及其在财务舞弊识别中的应用[J]. 杨贵军,周亚梦,孙玲莉,石玉慧.  统计与信息论坛. 2019(08)
[2]人口名录库及其在人口普查中的应用[J]. 孟杰,沈文静.  统计与信息论坛. 2018(10)
[3]深化中国政府统计调查改革的思考和建议[J]. 刘建平,陈光慧.  统计与信息论坛. 2017(07)
[4]中国广义回归抽样估计系统的构建及应用[J]. 陈光慧.  统计研究. 2015(07)



本文编号：3234797