多分类logistics回归排序集抽样方法及其应用

发布时间：2018-10-14 12:50

【摘要】：本文研究多分类logistics回归模型排序集抽样(RSS)下的参数估计问题.在现有研究文献中,采用的是若干步二分类的排序集抽样的方法,然后利用所抽的样本进行参数估计.但是,在分类众多的时候,采用若干步二分类的排序在使用中较为繁琐.针对这一问题,本文提出了一次性多分类直接排序集的抽样方法,这将克服若干步二分类排序带来的繁琐.我们将这一抽样方法用于人口比例的估计中.数值比较表明,在若干步二分类的排序集抽样方法和一次性直接排序集抽样方法下得出的人口比例估计的标准差明显小于简单随机抽样(SRS)下得出的人口比例估计的标准差.并且一次性直接排序集抽样方法得出的人口比例估计的标准差明显小于若干步二分类的排序集抽样得出的人口比例估计的标准差.
[Abstract]:In this paper, we study the problem of parameter estimation under (RSS) sampling of sorting set of multiple classification logistics regression models. In the existing research literature, the method of sorting set sampling with several steps and two classifications is adopted, and then the parameters are estimated by using the selected samples. However, when the classification is numerous, it is more complicated to use several steps and two classifications. In order to solve this problem, this paper proposes a sampling method of one-off multi-classification direct sorting set, which will overcome the red tape caused by several steps and two-classification sorting. We use this sampling method to estimate the proportion of the population. Numerical comparison shows that the standard deviation of the population proportion estimation obtained by several step two classification sampling method and one time direct sorting set sampling method is obviously lower than the standard deviation of the population proportion estimation under the simple random sampling (SRS). And the standard deviation of population proportion estimation obtained by one-off direct sorting set sampling method is obviously smaller than the standard deviation of population proportion estimation obtained by sorting set sampling with several steps and two categories.
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O212.2

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本文编号：2270506