稳健学生t回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法

与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数.而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性.文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题.     

概率抽样条件下样本代表性事后评估方法探讨

 样本代表性直接牵扯到统计数据质量和统计公布引起的民众反响,目前社会上不乏对政府统计数据的质疑之声,最终影响到政府统计机关的公信力,因此有必要重新审视现行样本代表性的研究。目前相关文献普遍强调不同抽样方式下的样本代表性的相对性内涵,确保样本的代表性仅从抽样方法和样本量两个维度入手,缺乏对既定抽样方法下样本代表性的事后评估体系的探索,以及多样本之间样本代表性优劣的比较方法研究。鉴于此,本文在结合人口普查数据基础上尝试从样本-总体整体分布和内部属性结构两个方面构建样本代表性事后评估的一整套指标和假设检验,进而找到一种多样本代表性比较的依据。最后对浦东新区2010年城镇居民收入调查样本进行了代表性检验的尝试。     

特征样本重复抽样建模方法和应用研究

本文在传统统计回归方法的基础上,构建了一种新的特征样本重复抽样回归(FSR)建模方法.该方法是依据变量特征采用机器抽样方法重复抽样,形成多个特征样本,然后对多个样本进行参数估计,形成参数的抽样分布;最后依据抽样分布,在多个优化目标要求下建立最优化模型.FSR方法能够作为社会科学研究中一种通用的建模方法.     

住户调查中代表性样本的一种探索获取方法——平衡抽样设计

住户调查是我国社会经济统计调查体系的重要组成部分,样本代表性直接决定统计数据质量。多阶段抽样中初级单元的方差对估计的影响是主要的,因此本文结合2010年全国第六次人口普查分县数据,采用平衡抽样设计获取初级单元的代表性样本-平衡样本。对代表性样本的事后评估结果表明,样本结构与总体结构吻合,目标估计的误差很小,说明了本文平衡设计的有效性。     

统计抽样检验的最新发展--首选抽样检验

一、统计抽样检验概述 统计抽样检验是以数理统计为基础的科学的产品或服务的质量检验方法,是质量管理、质量保证和质量监督的重要组成部分和基本统计技术手段.抽样检验是利用批或过程中随机抽取的样本,对批或过程的质量进行检验,作出是否接收的判决,是介于不检验和百分之百检验之间的一种检验方法.现代检验方法的理论依据是概率论与数理统计、管理学和经济学,为与传统的、不科学的抽样检验方法(如百分比抽样检验)相区别,有时称它为统计抽样检验.     

抽样技术在资产评估中的应用研究

抽样技术在资产评估中的应用,是一个有待研究的崭新问题。深入探讨这种应用的必要性、可行性、领域和操作过程,对拓展评估方法、提高评估质量、延伸抽样技术应用范围无疑有着较大的现实意义。一、抽样技术在资产评估中应用的必要性目前,我国资产评估是采用对各个资产分别进行评估的全面评估法。我们认为,在资产评估中运用抽样技术是十分必要的。首先,这是提高资     

对称等距抽样方法简介

对称等距抽样方法是等距抽样(或称系统抽样、机械抽样)方法的一种.这种方法要求以每两个对称的样本单位为一对.等距离抽选若干对样本单位.     

二阶抽样下的样本轮换理论研究

在多阶抽样中,每一阶都对该阶样本单元进行抽样,这些样本单元在不同时期都可以进行替换,而且高阶样本单元替换必然导致低阶样本单元替换,因而样本替换拼配的方法比较灵活。比较简单的样本替换当然是只在某一阶抽样时进行替换,相对比较复杂的是同时在多阶段抽样中都进行样本轮换     

关于样本均值的抽样分布能否作正态近似的探讨

一、引言当我们对总体均值进行统计推断时,常常需要假定样本均值服从或近似服从正态分布。我们知道,当样本来自于正态总体时,样本①均值服从正态分布;当样本来自于非正态总体时,根据中心极限定理对于足够大的样本容量n,样本均值将近似服从正态分布。对于非正态总体,问题的关键是样本容量n的“足够大”到底指多少?这很难一概而论。人们通常以30为界,将n≥30的样本称为大样本,并认为样本均值-x的抽样分布可作正态近似;而将n<30的样本称为小样本,认为此时不宜将-x的抽样分布作正态近似。许多统计应用者都是按这样的工作规则来做的,但在许多实际…     

统计数据质量评估方法研究述评

数据质量评估是统计数据质量管理的重要环节。统计数据质量的评估方法有逻辑关系检验法、计量模型分析法、核算数据重估法、统计分布检验法、调查误差评估法以及多维评估法六个类别,在详细讨论其各自的评估过程、适用性及其优缺点的基础上,按照评估维度和评估方式对各种统计数据质量的评估方法进行再归类,指出评估方法的进一步研究应该围绕计量模型分析法、核算数据重估法中的物量指数重估法、调查误差评估法和多维评估法等方向展开。     

复杂抽样推断方法体系的比较研究

对复杂样本进行推断通常有两种体系,一种是传统的基于随机化理论的统计推断,另一种是基于模型的统计推断。传统的抽样理论以随机化理论为基础,将总体取值视为固定,随机性仅体现在样本的选取上,对总体的推断依赖于抽样设计。该方法在大样本情况下具有稳健估计量,但在小样本、数据缺失等情况下失效。基于模型的抽样推断认为总体是超总体模型中抽取的一个随机样本,对总体的推断取决于模型的建立,但在不可忽略抽样设计下估计量是有偏估计。在对这两类推断方法分析的基础上,提出抽样设计辅助的模型推断,并指出该方法在复杂抽样中具有重要的应用价值。     

并发多样本滚雪球抽样的捕获再捕获估计

滚雪球抽样是一种非概率抽样方法,一般采用线索触发的方式进行抽样,通过同伴推荐和再推荐来逐次抽取并组织样本。本文引入捕获再捕获抽样估计方法对并发式多样本滚雪球抽样的总体规模进行估计,比较了Peterson、Chapman等的估计方法,提出了以并发式加权线性模型去估计总体规模的基本思路,在本文设计的三种估计量中,共权估计量方差最小,离散性质局部最优。最后,对一个真实的滚雪球抽样调查过程进行了实证分析。     

GDP数据质量评估方法研究

GDP数据质量备受关注。本文介绍了逻辑关系检验法等几种统计数据质量评估办法,指出目前国家统计局针对地区GDP数据质量的评估办法中存在的问题,并提出了改进思路。     

统计抽样在审计实质性测试中的应用

统计抽样技术和方法应用于审计工作,是审计理论和实践的重大突破。它在审计测试中应用的意义在于,能科学地确定抽样规模,防止审计人员的主观臆断,而且统计抽样能计算抽样误差在预先给定的范围内的概率有多大,并根据抽样推断的要求,把这种误差控制在预先给定的范围内,以样本误差来推断总体误差,使审计工作在保证审计质量的同时提高了工作效率。 　　一、单位平均估计抽样的应用 　　单位平均估计抽样是通过抽样审查确定样本的平均值,再根据样本的平均值推断总体的平均值和总值的方法。这种方法适用范围十分广泛,无论被审计单位提…     

双重符合性审计抽样时的抽样规模的确定

在运用抽样方式开展审计活动时,如何确定抽样测试规模是其中的一项重要内容。为避免可能存在的随意性,在审计抽样方案设计阶段就需要规定出必要的样本测试数目。双重抽样是审计抽样的一种组织方式,能帮助人们确定出有效的样本测试单位。文章依据决策分析原理,探讨了符合性审计抽样成数估计时所需要的最小样本测试数目的计算方法。     

抽样调查下样本随机性的检验

 抽样调查下样本随机性的检验,不是考查抽样方法的优劣或是检查样本代表性的好坏,而是为了控制抽样调查的数据质量,检验所得样本和抽样方法的一致性,即调查机构是否严格按照抽样设计的要求去抽取样本。本文以等概率和不等概率抽样为例,揭示了如何利用相关辅助信息,构造检验统计量,进行样本随机性的检验。     

一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法

在小域估计中,由于抽样过程的复杂性以及不等概抽样的广泛使用,往往会出现样本域的抽样过程与域均值相关以及域内样本单元的选择过程与目标变量有关的情况,即不可忽略的抽样机制。文章介绍了一种解决处理不可忽略抽样机制下的小域估计问题的新方法;并通过一个模拟案例说明了这种方法可以得到样本域和非样本域的近似无偏的域估计。     

大数据背景下非概率抽样的统计推断问题

利用大数据进行抽样,很多情况下抽样框的构造比较困难,使得抽取的样本属于非概率样本,难以将传统的抽样推断理论应用到非概率样本中,如何解决非概率抽样的统计推断问题,是大数据背景下抽样调查面临的严重挑战。本文提出了解决非概率抽样统计推断问题的基本思路：一是抽样方法,可以考虑基于样本匹配的样本选择、链接跟踪抽样方法等,使得到的非概率样本近似于概率样本,从而可采用概率样本的统计推断理论;二是权数的构造与调整,可以考虑基于伪设计、模型和倾向得分等方法得到类似于概率样本的基础权数;三是估计,可以考虑基于伪设计、模型和贝叶斯的混合概率估计。最后,以基于样本匹配的样本选择为例探讨了具体解决方法。     

基于结构匹配性视角的数据质量评估方法

数据是国家各级部门制定相关政策的重要依据,开展数据质量评估方法研究有利于提高数据质量评估的精度,从中把握事物的内在规律,进而提高决策效率。鉴于此,文章根据贫困县调研数据中家庭成员年龄结构和劳动能力结构与收入之间的匹配性关系,提出基于结构匹配性视角的数据质量评估方法,以2020年S省Z贫困县的实地调研数据为样本,验证该方法的有效性。研究结果表明：提出的结构匹配性视角下的数据质量评估方法确实有效,能够从不同方面、角度对数据质量进行评估,评估结果显示,样本数据异常值少,模型的经济学意义、统计学意义一致,抽样分布与原始数据分布一致,贫困县调研数据质量较高。该方法对于建立健全数据质量评估体系、拓展结构匹配性视角数据质量评估方法的应用范围、加强对数据质量评估方法的研究具有重要的理论和实践意义。     

改进样本代表性的多目标追加平衡设计

本文主要讨论样本代表性的改进和多目标调查两个问题。一,本文提出了一种新的改进样本代表性多目标抽样方法,增加样本量与调整样本结构相结合的方法-追加样本的平衡设计,即通过追加样本,使得补充的样本与原来的样本组合生成新的平衡样本,相对于初始样本,减少样本与总体的结构性偏差。平衡样本是指辅助变量总量的霍维茨汤普森估计量等于总体总量真值。二,平衡样本通过选择与多个目标参数相关的辅助变量,使得一套样本对不同的目标参数而言都具有良好的代表性,进而完成多目标调查。结合2010年第六次人口分县普查数据,通过选择多个目标参数,对追加样本后的平衡样本作事后评估结果表明,追加平衡设计能够有效改进样本结构,使得样本结构与总体结构相近,降低目标估计的误差;同时也说明平衡抽样设计能够实现多目标调查,提高样本的使用效率。