本期导读

人口普查事后质量抽查属于大规模抽样调查,是世界各国在人口普查中普遍采取的用来评估人口普查登记质量的调查方法.是评价数据质量的重要手段之一.<人口普查事后质量抽查的事后分层估计初探>一文,在讨论抽样调查分层原理的基础上,分析了人口普查事后质量抽查的事后分层的标志选择和层数确定.并对事后分层双系统估计量及人口普查总体真实人口数事后分层估计方法进行了探讨.     

人口普查事后质量抽查的事后分层估计初探

文章在讨论抽样调查分层原理的基础上,分析了人口普查事后质量抽查的事后分层的标志选择和层数确定;进一步,分析给出事后分层双系统估计量(Dual System Estimation)及人口普查总体真实人口数事后分层估计方法;最后,结合我国人口普查的实际,讨论了事后质量抽查的事后分层及相关估计问题.     

利用辅助信息提高事后分层估计量的精度

本文考虑了事后分层回归模型,在回归模型中逐步引入定性辅助信息、包含概率和定量辅助信息,建立辅助变量与研究变量的回归模型,从而使得事后分层回归模型下的事后分层估计量精度逐步提高。     

人口普查误差刍议

许多国家每次人口普查之后都要对其进行质量评估,计算人口普查误差,包括净误差及其构成部分（普查遗漏和普查错误计数）。通常采用先估计净误差,然后估计普查错误计数和普查遗漏。人口普查误差计算的关键是估计总体实际人口数。目前多数国家是使用基于捕获-再捕获模型和事后分层的双系统估计量估计实际人口数。最近1～2年美国提出使用基于罗吉斯蒂回归模型的双系统估计量估计实际人口数。研究结论表明：真正的人口普查误差其实是不能计算的;基于罗吉斯蒂回归模型的双系统估计量由于不受样本量限制而可以选择较多的事后分层变量,因而它优于基于事后分层的双系统估计量。     

走出事后分层应用的误区

顾名思义,事后分层方法是在抽样设计中(事先)没有进行分层处理的前提下,在数据处理阶段(事后),利用抽样框信息或者可靠的外部信息,对样本进行事后分层处理,对样本的权数进行调整,以达到提高估计量精度的效果。外部信息可以是各事后层(子总体)的单位数,也可以是各事后层(子总体)单位数占总体单位数的比重等,一般来源于抽样框信息,或者建立抽样框与样本调查期间进行的普查信息等。应用事后分层方法,需要遵循三点基本原则:第一,调查时点样本单位的属性决定该样本单位的推算归属;第二,样本单位的基础权数及其加权调整都决定于该样本单位在抽样框…     

我国社会保障抽样调查方法研究

文章论证了我国社会保障统计调查引入抽样技术的必要性,根据社会保障统计指标体系的特点确定了抽样调查的两类对象以及相应的调查内容。考虑预算约束与估计精度的要求,从保证方案设计的科学性和可行性出发,设计了以省为总体、对两类单位分别实施的两次分层(及事后分层)的三阶段整群抽样方法,讨论了抽样框的编制,并对相应的估计量及其方差进行了分析,最后对社会保障统计调查中的敏感性问题等做了简要探讨。     

有辅助变量可利用时估计量的选择

文章给出抽样调查中有辅助变量可利用时在回归估计量与分层样本估计量、回归估计量与PPS估计量之间进行选择的准则.     

人口普查净误差估计中的三系统估计量研究

本文针对作为当今人口普查质量评估领域主流方法的双系统估计量因受独立性不满足困扰而有偏估计总体人数的问题,明确提出了用三系统估计量替代双系统估计量的研究目标.三系统估计量指的是依据对同一时点上同一总体的人口普查、人口普查之后的质量评估调查和人口行政记录系统这三个不同途径获得的三份人口登记数据来估计总体人数所使用的估计量.为实现上述目标,采用实地调研、数理模型、抽样估计与实证分析相结合的研究方法,以及借鉴国际相关前沿研究成果的研究思路,研究了人口普查质量评估中三系统估计量的构建、三系统估计量应用操作等问题.通过理论与实证研究,得出如下结论:三系统估计量能够有效地摆脱双系统估计量的独立性约束从而解决估计量偏误的问题;将三系统估计量应用于人口普查质量评估,必须科学合理地解决三个人口登记系统定格在统一的标准时点、人口在三个登记系统等概率分层、用人口普查质量评估调查样本对三系统估计量再估计等实践方面的问题;基于Logistic回归模型的三系统估计量可以较好地实现人口等概率分层目标,但尚有较多的理论与实践问题有待研究解决,在这一问题上有着相当大的研究空间.建议我国在未来人口普查质量评估中应用三系统估计量.     

分层随机抽样条件下不同估计量的比较与选择

文章以分层随机抽样为例,研究了在有辅助变量可以利用的情形下,分别比估计、联合比估计、分别回归估计和联合回归估计的应用,并对其偏倚进行评估.结果表明,与简单估计相比,这类间接估计量都是非线性的较为复杂的估计量,可以改善简单估计的效果,且当目标变量和辅助变量高度相关时,各种估计量均是有效的.     

基于分层随机抽样的季节指数的抽样估计研究

由于传统的季节指数分析方法是一种描述统计,本文提出了采用分层随机抽样的季节指数估计量,给出了估计量的偏误和均方误差以及均方误差的估计,并在此基础上分析了季节指数的假设检验以及最优估计量的确定。     

新西兰人口普查的事后计数调查

新西兰国家统计局进行人口普查事后计数调查的主要目的是估计人口普查涵盖误差,即普查中遗漏或错误计数人口数.事后计数调查样本采取差别比例方式抽取.对抽取的单位使用问卷采集家庭和个人信息.对收集的信息进行比较.利用比较结果和抽样权数,使用线性估计量对实际人口数目进行估计.估计的涵盖误差指标有普查净遗漏率、净遗漏人口数、不同性别、年龄、种族和地区的净遗漏率,以及普查住宅遗漏和普查无答复率.     

基于分层设计效应的样本分配研究

文章从分层抽样的角度,以设计效应为工具,构造出若干种分层抽样的设计效应模型,应用于分层抽样的样本分配设计.由于分层设计效应主要取决于各层平均数的差异,则差异越大,分层的效果越好.为了满足目标变量全国估计量和特定小域估计量的精度要求,样本在各小域的最优分配可能是比例分配和非比例分配的折中.     

辅以排序集样本的分层抽样方法研究

分层抽样中,样本在各层中的不同获取方式会对估计量的精度和试验费用产生一定的影响,而已有的理论方法大多不能在提高精度的同时降低调查费用。为此,将排序抽样与分层抽样方法相结合,提出了辅以排序集样本的分层抽样方案,并得到了总体均值的估计量以及这一估计量的良好性质。这些结果表明,与单一的分层随机抽样相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度,同时也节约了各层抽样调查的费用。     

双重分层抽样中的校正估计

校正估计法已被大量运用于抽样调查中,它利用辅助信息构造的校正权重提高了对总体总值（或均值）的估计精度。本文提出了分层抽样中的校正组合比率估计量,并推广到分层双重抽样中。同时给出新估计量的近似方差表达式。最后利用计算机随机模拟验证较正估计量对估计精度的改进。     

分层抽样中分层界限的优化设计

文章主要研究在分层抽样中如何进行恰当地分层,以便尽可能提高分层抽样的估计精度。主要研究了三种分层标志,即定性的辅助信息、研究变量和辅助变量,以及在各种分层标志下确定适当的分层界限,使得估计量方差最小。     

基于“三新”企业分层抽样单元权重动态调整的估计方法

对“三新”企业进行抽样调查是及时掌握和监测“三新”经济发展的重要手段。考虑到这一类调查总体单元变动比较迅速,抽样框信息变动大,无法及时覆盖总体的最新特征,依此抽样框得到的样本数据结构与总体的分布结构差异较大,样本的代表性较低,会对总体数量特征的有效估计产生影响。因此,基于调查总体单元的变动特征,把抽样框中的单元划分为保留单元和转移单元,在此基础上,依据样本单位分层结构的变动,设计了基于“三新”企业分层抽样单元权重动态调整的估计方法。首先,通过事后分层方法挖掘出不同层的单位特征,并预测抽样框各层容量;其次,依据层规模的变动预测对目标变量估计量的权重进行修正;最后,通过自我加权设计构造出总体动态变动后数量特征的复合估计量,并对其进行优良性讨论。在对“三新”企业的模拟数据进行多次重复抽样实验中,相比于固定抽样框下的传统方法,基于分层抽样单元权重动态调整的估计方法具有更高的抽样效率,构造的关于总体数量特征的估计量具有无偏性和有效性。     

基于多变量事后分层基础上的多重插补方法

文章讨论了基于多变量事后分层基础上的多重插补方法,分别就分层方法的选择、样本在各层的分配、插补模型的选择和参数估计进行了分析.     

采用双辅助信息的总体均值的一种新估计量

文章定义了一种使用双辅助信息的估计量,研究了这一估计量的均方误差.证明了在一定条件下新定义的估计量优于Des Raj双辅助变量回归估计量.并且从数值角度得到了验证.     

使用双记录系统技术估计全国真实人口数

双记录系统技术的使用,可以运用在人口普查和事后调查提供的人口数的估计,并据此估算全国真实人口数。事后调查属于抽样调查,在人口普查后进行,涉及样本的抽取、事后分层、比较和估计等。文章对上述内容进行了讨论。     

使用变异系数和Kurtosis系数的双辅助变量的比估计

文章以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的使用两个辅助变量的比估计法,研究了这种方法下估计量的均方误差,证明了在一定条件下这种方法下的估计量优于传统的使用双辅助信息的比估计量,同时对这些估计量进行了比较。并且从数值角度得到了验证。