其他抽樣、復(fù)雜樣本及方差估計和非抽樣誤差-資料下載頁
2025-05-13 16:47本頁面
【正文】 (??? ??01)()( ????khh??? ??滿足該條件的 k個半樣本為平衡半樣本 ，如果 01)( ???kh???stkst yyk ??? 1,1??則完全正交平衡（ full orthogonal balance）半樣本 滿足該條件的平衡半樣本稱為 完全正交 平衡半樣本 用于多階段抽樣 ? 在 L層中的每一層初級抽樣單元（ PSU）都是按放回的抽樣抽取的 ???????????Lh hhhhzYzY1 22112?2??? ??LhhYY1??21 2211??41)?( ?????????? ?? Lh hhhhzYzYYv?????????? ?? Lh hhhhhh zYzYY1 222111?????? ?? ? ?????kk YYkYv12??1)?(??用于非線性估計 ? 對于非線性估計量，一般 和 是不等的，但多數(shù)調(diào)查實踐中兩者非常接近 ?? ??XXY?????XXY???? ???? ???kk1??????? ?????kk kv12??1)?(?? ???? ?????kcckvk12??1)?(?? ???? ? ? ?? ???? ??21)?( ckkk vvv ?? ? ?????kckv k 12* ??41)?(??? ???將樣本分為 K 個隨機組 )( kmn ? ?? 為母樣本關(guān)于 ? 的估計量 a??? 為舍棄第 a 組后關(guān)于 ?? 的同結(jié)構(gòu)估計量 則虛擬值為：aakk???? ????)1(??),...2,1( ka ? Jackknife方法 ??的 J ackk ni f e 形式為 : kJka????????)?( 相應(yīng)的方差估計為 )1()??()?(2????kkka???? bootstrap(Efron,1979) ? SRS,n, ”population”,resamples， 假設(shè) S是一個容量為 n的簡單隨機樣本；將 S視為總體，從中再抽取重復(fù)樣本。如果樣本與總體確實相似 ——如果樣本的經(jīng)驗概率密度函數(shù)（ epmf）與總體的概率密度函數(shù)相似 ——那么從經(jīng)驗概率密度函數(shù)中產(chǎn)生的樣本應(yīng)該與從總體中抽取的樣本表現(xiàn)出相同的特性。 ? WR， WOR ? 優(yōu)勢：非平滑函數(shù)，方便的構(gòu)造置信區(qū)間 ? ??????RrrB Rv12* ??)1(1)?( ???泰勒線性化的一般步驟： ? 將目標(biāo)量表示成樣本中測量或計算變量的均值或總量的函數(shù)。通常的形式為 ? 計算關(guān)于各個自變量的偏導(dǎo)數(shù)。以形成線性化步驟中的常數(shù) 。 ? 應(yīng)用 Taylor定理將估計量線性化： ? 定義新的變量 q ? 計算 的方差，將其作為 方差的近似。 ),( 21 kttth ??? ),( 1 kUU yyh ?????ia)?(),()?,?(1211 jjkjjkk ttattthtth ??? ????ijkjji yaq ???1iSi iq qwt ? ??? )?,?(1 ktth ?總結(jié) ? 線性化方法：理論特性被研究得最為透徹的、也是最常采用的方法。但方差估計過程過于復(fù)雜。 ? 隨機組方法：易于解釋和計算，它可以應(yīng)用于幾乎所有的統(tǒng)計量。缺點是，如果要得到一個穩(wěn)健的方差估計量，需要有足夠多的隨機組。 ? 在分層多階段抽樣中采用再抽樣方法，必須謹(jǐn)慎地構(gòu)造子樣本，以確保同一群中觀測值之間的相關(guān)性不會被破壞。當(dāng)感興趣的特征是總體總量的平滑函數(shù)時，大樣本下的再抽樣方法與線性化方法是一致的。 ? BRR方法幾乎可以應(yīng)用于所有的統(tǒng)計量，但通常只是用于每層只有兩個psu的設(shè)計、或者是能轉(zhuǎn)化為每層有兩個 psu的設(shè)計。 Jackknife和bootstrap方法也可應(yīng)用于調(diào)查中的大部分估計量（但棄 1Jackknife方法對分位數(shù)方差的估計效果不佳）、以及每個樣本中選取兩個以上 psu的分層多階段樣本，但與 BRR相比它們需要的計算量更大。 ? 廣義方差函數(shù)便于應(yīng)用，其主要缺點是：除非能利用其他方法計算出方差，否則就無法確定統(tǒng)計量是否符合 GVF所采用的模型。 非抽樣誤差 ? 非抽樣誤差的特點 ? 不隨樣本量增加而減少 ? 造成估計偏差 ? 難以測定與識別 ? 理論相對薄弱 ? 產(chǎn)生渠道： ? 調(diào)查設(shè)計：調(diào)查問卷的設(shè)計，抽樣底冊的不完善 ? 數(shù)據(jù)搜集階段：調(diào)查人員，被調(diào)查者，調(diào)查工作人員 ? 在數(shù)據(jù)處理階段：調(diào)查數(shù)據(jù)的編輯，編碼、鍵入、估計。 ? 分類： ? 抽樣框誤差、無回答誤差、計量誤差 處理無回答的四類方法 ? 盡量避免其發(fā)生。從調(diào)查設(shè)計入手降低無回答率。這是迄今為止最好的方法。 ? 二重抽樣：從無回答者中抽取具有代表性的子樣本進(jìn)行再次調(diào)查，并利用該子樣本對其他無回答者進(jìn)行推斷。 ? 利用模型對無回答值進(jìn)行預(yù)測。其中加權(quán)法暗含著使用模型去調(diào)整單位無回答，插補法則通常用于項目無回答的調(diào)整，而參數(shù)模型在兩種類型無回答中都可能用到。 ? 忽略無回答
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