基于记录链接分层贝叶斯模型的人口总数估计

发布时间：2017-11-05 08:02

本文关键词：基于记录链接分层贝叶斯模型的人口总数估计

【摘要】：随着社会的发展和科技的进步,我国在新中国建国后已经先后进行了六次人口普查。通过人口普查可以收集人口资料,了解全国人口总数,从而制定出相关的教育政策、人口就业、民族政策、社会保障和福利政策、老年人口政策等等。而这些政策的制定就要依靠真实的人口总数,尽管在普查之前都进行了缜密的计划和安排,但是人口普查不可能百分之百地计数每一个人,不可避免地会有遗漏,而且在普查人员进行登记时不可避免的会有误差,因此对人口总数的估计值得深入探讨与研究。要想得到正确的人口总体,就要选择正确的估计方法。目前世界上大多数国家都是使用人口普查的事后计数调查来估计人口总数。本文较系统的梳理了近年来在估计人口总数时所用到的方法。之后介绍了Andrea Tancredi and Brunero Liseo (2011)中提出的记录链接分层贝叶斯方法,此方法用于匹配在不同的场合观测到的统计记录,并且主要研究了在普查数据与事后计数调查数据进行匹配的过程。本文首先对人口总数估计的常用方法-双系统估计量进行了详细的介绍。在第三章对所用到的记录链接模型进行了阐述,介绍了记录链接的背景及记录链接模型-Fellegi-Sunter模型,并对此模型的不足做了总结。之后介绍了本文的新模型-记录链接分层贝叶斯模型,此模型既可以在记录链接问题又可以在捕获-再捕获设置中被有益的采纳。在参数估计阶段,详细介绍了Gibbs抽样在模型参数估计过程中的更新步骤。使用损失函数证明FMR作为记录链接技术性能的方法时,本文介绍了几种特定的损失函数。最后本文用模拟的数据说明了本文的方法,总结了本文的不足之处。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：C924.2;F224

【参考文献】

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