基于轮换样本连续性调查的校准组合估计方法研究

发布时间：2018-02-09 05:34

  本文关键词： 校准组合估计量 回归组合估计量 轮换样本连续性调查 辅助信息 美国现时人口调查　出处：《数理统计与管理》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：校准估计是抽样调查中比较常用的一种利用辅助信息提高估计量精度的方法。回归组合估计量作为轮换样本连续性调查中使用的一种有效的估计量,是可以通过校准程序得到的。基于回归组合估计量和校准程序之间的关系,本文提出了轮换样本连续性抽样调查条件下的不同校准组合估计量及其方差估计。校准组合估计量的主要思想是在校准估计程序中将拼配样本和非拼配样本的辅助信息进行不同的组合利用。本文利用美国现时人口调查的微观数据进行数值模拟,来比较不同校准组合估计量的估计效率,模拟结果表明两步校准组合估计量和两步校准双组合估计量的表现相似,且估计精度都高于H-T估计量及回归组合估计量;而两步校准组合估计量由于其简便性更适合应用于实践中。最后以我国农村住户连续性抽样调查为例,设计一套符合我国实际的轮换样本连续性调查方案,并将提出的校准组合估计量运用于估计阶段,为中国政府统计调查提供一定的借鉴和参考.
[Abstract]:Calibration estimation is a commonly used method to improve the accuracy of estimator by using auxiliary information in sample survey. The regression combination estimator is used as an effective estimator in the continuous survey of rotating samples. Based on the relationship between the regression combination estimator and the calibration procedure, In this paper, we propose different calibration combination estimators and their variance estimates under the condition of continuous sampling survey of rotating samples. The main idea of calibration combination estimators is to supplement the matching and non-matching samples in the calibration estimation program. This paper uses microcosmic data from the current population Survey in the United States to carry out numerical simulations. The simulation results show that the performance of two-step calibrated combined estimator and two-step calibrated dual-combination estimator are similar, and the estimation accuracy is higher than H-T estimator and regression combination estimator. The two-step calibration combination estimator is more suitable for practical application because of its simplicity. Finally, taking the rural household continuity sampling survey in China as an example, a set of rotation sample continuity survey scheme is designed, which is in line with the actual situation in China. The proposed calibration combination estimator is applied to the estimation stage to provide some reference for the Chinese government statistical survey.
【作者单位】： 暨南大学经济学院;
【基金】：国家社会科学基金青年项目(14CTJ014) 全国统计科学研究计划项目(2012LY014)的阶段性成果
【分类号】：O212

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1497196