滑动灰色关联度及其在GDP辅助决策中的应用

文章提出了一种新的灰色关联分析方法--滑动灰色关联分析,并对吉林省和其它各省GDP进行滑动灰色关联度的比较分析。最后通过得出的GDP发展趋势数据可为吉林省经济的发展起到辅助决策的作用。     

多媒体辅助教学中的误区及对策

与传统教学方式方法相比较,多媒体辅助教学有着许多优点。但目前多媒体制作和使用却存在不少误区。总结多媒体辅助教学过程中的体会,分析了多媒体辅助教学误区形成的原因,提出了走出多媒体辅助教学误区的对策与措施。     

多辅助变量线性组合的回归估计

以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的多个辅助变量的回归估计法,从理论上研究了该方法下权的选取方法,并将该方法下的估计量与Raj多辅助变量回归估计量、Ghosh多元线性回归估计量在精度上进行了数值比较,结果表明：这种新的多辅助变量的回归估计法在精度上优于Raj多辅助变量回归估计和Ghosh多元线性回归估计。     

谈多媒体辅助教学手段在统计学教学中的应用

引进多媒体辅助手段,是统计学教学模式的一次变革。笔者总结了自己一年来在实施多媒体辅助教学过程中的体会,分析了多媒体辅助教学形式对教师和学生提出的新要求以及在实施过程中应注意协调解决好的几个问题。     

基于排序集样本和辅助变量中位数的均值比率估计方法

排序集抽样下利用辅助变量中位数构建了总体均值的改进比率估计模型,分析了该比率估计量的偏差和均方误差,并与简单随机抽样下的比率估计比较,证明了改进后的比率估计均方误差更小。以农作物播种面积和产量为研究对象进行实例分析,研究表明,基于排序集样本和辅助变量中位数的比率估计方法可以有效提高估计精度,验证了该构造方法的可行性。     

计算机辅助调查数据清理的新方法

随着计算机技术的普及,计算机辅助调查(CAI)方法在社会调查领域得到了广泛的应用,给数据清理带来了新思路和新方法。本文结合国内外数据清理的最新方法和若干全国大型社会调查项目数据清理的实际经验,从清理准备、实时清理和深度清理等多个环节深入介绍计算机辅助调查数据清理的新方法,并对未来数据清理方法的改进提出了建议。     

基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究

在总结现有模型辅助估计方法的基础上,本文通过构造一种半参数超总体模型,同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息,即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息,但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的,其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示：其至少与广义回归估计一样好;对于线性程度越低的超总体模型,其估计精度比广义回归估计有越明显的提高;就本文模拟而言,光滑参数在0.04～0.12间适当取值时其会取到相对较好的估计效果。     

抽样调查如何利用辅助信息

抽样调查如何利用辅助信息●赵承久抽样调查如何利用辅助信息●赵承久在抽样过程中，不论是事先的还是事后的，或多或少知道一些总体数量或品质方面的信息。这些辅助信息既可用于设计抽样方案，选择样本，又可用于改进估计量。首先，我们应充分利用辅信息来设计抽样方案。...     

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。     

基于平衡样本的最优模型辅助抽样策略

模型辅助方法的思想是基于抽样设计借助于超总体模型获得对总体参数的有效推断.满足辅助变量的HT估计等于总体总量真值的样本被称为平衡样本.对于平衡样本,如果超总体模型的异方差性可以通过辅助变量解释,由此得出最优抽样策略:平衡抽样设计与HT估计结合是最优策略,包含概率正比于模型残差的标准差.     

辅助信息及其在抽样调查中的应用

辅助信息即除调查指标样本信息以外的一切有关总体、抽样单元及样本的信息。抽样调查在不扩大调查规模的情况下 ,充分利用辅助信息是提高估计量精度的有效手段     

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。     

基于辅助函数的强化缓冲算子及其作用

本文通过建立辅助函数,构造了强化缓冲算子,归纳了已有强化缓冲算子;并分析了缓冲算子作用序列的函数性质,比较了这些强化缓冲算子的缓冲作用;最后用实例验证了这类算子的实用性,有效解决了冲击扰动系统的行为数据在建模预测过程中常常出现的定性分析与定量预测不符的问题。     

混合类型辅助变量下模型校准抽样估计研究

在超总体模型中,一般用于构建模型的辅助变量多为连续型变量,对混合类型辅助变量的模型研究较少.为了同时利用与研究变量相关的连续型和离散型辅助变量的信息,本文提出在模型校准的框架下,利用非参数核回归方法,得到混合类型辅助变量下的模型校准估计量.研究证明,该估计量是渐进设计无偏、设计一致和渐进正态的,并给出了估计量的方差和方差的估计量.数值模拟的结果显示,本文在总体回归函数为线性和非线性的情况下,估计效果均有所提高.此外,通过CLHLS数据的验证也表明该估计量的效果优于仅利用连续型辅助变量的估计量.     

辅助信息在数据缺失时的应用

文章主要研究数据缺失时,辅助信息在处理无回答的主要方法,如加权调整法,插补法,以及间接估计中的应用。     

网上调查与计算机辅助电话调查的比较

本文通过对目前网上调查存在的局限性进行剖析和计算机辅助电话调查进一步发展的可行性分析,指出后者仍有很广泛的应用前景,并详细介绍CATI系统的调查访问操作程序。     

多目标双重事后分层抽样中辅助变量的选择

文章对多目标双重事后分层抽样中辅助变量的选择提出了改进方法,对提高调查精度和减少调查费用有一定帮助.     

计算机辅助教学课件制作的几点思考

随着高校教学条件的改善,计算机辅助教学成为主要的教学手段。本文从计算机辅助教学的重点——课件制作入手,谈谈笔者在课件开发和课件制作方面的几点思考。     

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.     

浅谈“计算机辅助教学”在统计学教学中的应用

“计算机辅助教学”是以计算机为主要媒介进行的教学活动。它可以向学习者提供教学计划、教学内容,并通过学习者与计算机之间的交互作用来完成各种教学功能。将“计算机辅助教学”应用于统计学课程,给统计学教学带来了深刻变革。