非随机应答模型面向敏感问题的仿真实现及抗噪性研究

发布时间：2017-12-12 08:22

  本文关键词：非随机应答模型面向敏感问题的仿真实现及抗噪性研究

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【摘要】：在社会考察中,有必要调查一些触及个体隐私或秘密的敏感问题。这些问题关乎个人的隐私和利益,若直接向被访查者提问,他们往往会故意答错甚至拒绝回答。非随机应答技术不仅能有效保护被访查者的隐私激励被访查者做出切实、有效的答复,并且它最大的长处就是具备再生性。非随机应答技术虽然取得了重大突破,但是在用非随机应答模型展开敏感问题的实际问卷调查中,总会出现被访查者不清楚问卷调查规则或是故意填错等情况,从而使调查结果失真。这种出错对调查结果的影响一直存在,却迫于实际调查的复杂性无法对其进行研究。因此,本文从新的视角、利用新的方式对调查出错下的非随机应答模型进行研究。本文着力研究了非随机应答模型在实际问卷调查中抵抗出错的能力即抗噪性。若通过实际问卷调查的方法来研究模型的抗噪性,即使在时间上和成本上给予充分地投入,也无法对其进行有效的研究。所以本文从全新的角度出发,利用计算机仿真实现问卷调查的方法来研究非随机应答模型的抗噪性。在对比研究了四个典型的非随机应答模型之后,通过计算机仿真实验成功实现了各个模型针对同一敏感问题的问卷调查过程。进一步用计算机仿真实现了模型生效和失效的情形,从而充分证明了计算机仿真实现敏感问题的问卷调查是一种有效、可靠且方便的方法,可以将其应用于出错情形下非随机应答模型的抗噪性研究。更为重要的是本文根据问卷调查出错的具体情形,设计了相应的非随机应答模型,并推导得出交叉模型、三角模型和平行模型对应出错情形下敏感问题人群比重?的理论均值和方差。在计算机仿真实验方法有效的基础上,仿真实现了出错情况下四个非随机应答模型的问卷调查,同时发现了各个模型存在抵抗出错的区间即抗噪区间,它是衡量模型抗噪性的重要指标。由出错情形下三个模型的仿真实验结果,可以得出出错情形下模型理论推导的正确性。接着深入探究了参数变化对模型抗噪性的影响,发现对于每个模型而言,模型参数的变化会严重影响到其抗噪表现。通过对四个模型抗噪性的对比研究发现:交叉模型、变体平行模型的抗噪性均优于三角模型和平行模型,而变体平行模型、三角模型的抗噪稳定性却低于另外两个模型。本文工作对非随机应答模型在现实中应用提供了理论参考和指导原则。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C915

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本文编号：1281815