基于复杂抽样的小域估计方法及其在中国的应用研究

发布时间：2020-02-19 14:28

【摘要】：小域估计方法已被厂泛应用在农业统计、社会统计等领域。目前国内外对小域估计问题的研究主要从单阶段一次性抽样调查的角度考虑,而我国政府的抽样调查主要是多阶连续性抽样调查。因此,研究多阶连续性抽样条件下的小域估计方法,具有十分重要的意义。抽样权重被引入到小域估计量中。基本的小域估计模型与方法被推广到多阶段连续性抽样调查中。根据所获得的辅助信息的层次不同,文中分别构建区域层次、最终抽样单元层次、初级抽样单元层次的小域估计模型。根据轮换方式不同,文中分别构建最终抽样单元轮换及初级抽样单元轮换条件下的小域估计模型。文中为我国各县单一品种农作物播种面积的调查设计抽样方案,并给出估计程序。数据模拟结果表明文中所提到的估计方法比PEBLUP方法所得到的估计量方差稍大但偏倚程度更小;并且在域随机效应的方差估计量为非正数时,文中提出的方法依然适用;在连续性抽样中,借助上一期目标估计量作为辅助信息进行小域估计可以显著提高估计量的精度。文中构建的小域估计方法可以应用在我国农产量调查中。
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：C81

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

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本文编号：2581042