论属性总体方差估计

计算抽样平均误差需要总体方差，总体方差通常未知，可以用样本方差代替总体方差。用样本方差替代属性总体方差是一个经常遇到的问题。文章阐述了在简单随机抽样时，因抽样方法不同，属性总体方差的无偏估计量是三种不同的形式，而一般理论书籍叙述的属性总体方差的无偏估计量是一种形式。用样本方差估计总体方差，只有样本调整方差才是总体方差良好的估计量，特别是在小样本的条件下比使用样本方差更为合理     

对与总体方差估计量有关的几个问题的探讨

本文首先针对统计学原理教科书在论及总体方差的无偏估计量时普遍忽略其前提条件这一问题,阐述了作者的观点并给出严格的证明,并通过具体的例子验证了这一结论。文章还对教科书在类型抽样和整群抽样的抽样平均误差计算中,当总体方差未知时,以样本方差代替总体方差时存在的问题提出了改进的意见。     

《统计学》教学中的几个“盲点”

本文用简明的实证方法提出了统计学教学中长期被忽视的几个基本问题：计算相对数的平均数时的权数选择问题;在不同抽样方法下样本方差的无偏性问题;考虑顺序与不考虑顺序抽样对抽样平均误差的影响问题。     

国家统计局统计科学研究所、农村抽样调查总队联合征集农村抽样调查理论与方法论文

征集的论文主要内容是抽样方法在农村社会经济调查中应用的理论研究与实践总结。重点参考题目如下:(1)农产量抽样调查中播种面积的调查与计算方法问题;农产量预测方法研究;(2)现行方案中多阶段对称等距抽样方法的误差计算的研究;农村住户多主题调查抽样误差计算方法研究;(3)农村抽样调查的样本(主要包括住户样本和产量样本)轮换设计、方法、参数估计、方差估计、方差比较等问题的研究。     

基于自然最近邻的不平衡数据欠采样方法

针对不平衡数据集中的少数类样本在实际应用中分类准确率较低的问题，提出一种利用多数类样本的自然最近邻进行欠采样的数据处理方法。自然最近邻算法根据每个样本的分布特征动态地为样本选择数量不同的自然最近邻样本，通过自然最近邻的个数反映样本分布的疏密程度。文章所提方法先计算多数类样本在整体数据集中的自然最近邻，根据自然最近邻情况移除多数类中的噪声样本和局部密度较小的样本，再计算剩余样本的相似度，保留密集区域中的代表性样本，去掉部分冗余样本，获得平衡数据集。该方法的计算无须预先指定参数，减少了欠采样过程中多数类分类信息的损失。对比实验利用支持向量机对不同欠采样方法平衡后的12个数据集进行分类，结果表明此方法在大多数数据集上具有较优的分类性能，提升了少数类样本的分类准确率。     

多阶段抽样第一阶段样本──含量问题初探

多阶段抽样第一阶段样本──含量问题初探哈尔滨城市社会经济调查队那宪义本文以哈尔滨市住户调查实践为背景，通过对多阶段抽样方差，变异系数的分析得出的结论：多阶段抽样的关键，在于抽好第一阶段样本，尽可能便第一阶段样本含量大一些，以减少抽样方差，保证样本的代...     

方差推断时样本容量的确定

方差是一个十分常用的统计特征数字,人们要了解产品加工过程中工序的稳定性,经济活动中的风险水平,像测算股票价格波动、汇率变化的风险等,一般都要计算方差.文章根据频率统计的基本原理,对方差估计和假设检验时所需要的样本数目问题进行了讨论,包括单总体方差推断时的样本容量,两总体方差比推断时的样本容量.     

关于社会统计中"自由度"概念的解析

本文探讨了社会经济问题研究中统计假设检验与统计抽样分布中“自由度”的概念、计算,及其对统计分布的影响。     

极端值影响下总体均值估计量的调整

在含有极端值总体中,由于样本均值不具有耐抗性,往往难以代表“平均水平”,因此样本方差也难以有效衡量离散程度。在简单随机抽样假设下,可以构造一个考虑极大值和极小值对样本均值大小影响作用不同时的调整均值估计量,并给出了其期望与方差。根据方差最小原则,确定估计量中的参数。随后的统计模拟比较了各种估计量的表现,结果表明：调整的估计量是稳健的和有效的。     

从统计学史解析“自由度”概念

自由度是统计学中一个十分重要而又长期没有被圆满解释的概念。对此,从统计学史角度,对皮尔逊、费歇尔有关自由度问题争论原始文献细致考察,彻底澄清了自由度概念的内涵及与其相关的统计思想,弥补了Fienberg、Stigler与陈希孺已有解释的缺陷。研究表明：皮尔逊关于卡方检验中无论总体分布已知还是其来自于样本推断统计量都具有同一分布的错误判断,导致卡方检验的准确性出现偏差,这种偏差虽被同时代少数几个统计学家察觉但他们却无法解释其根源。费歇尔提出自由度概念并结合n维几何、假设检验与最大似然方法的论证不仅修正了皮尔逊的错误,也完善了从样本统计量估计总体参数的数理逻辑。     

稳态随机先验下MF-VAR预测模型及其应用

准确把握宏观经济发展趋势有利于前瞻性地调控经济运行，防范外部冲击。当前广泛用于宏观经济预测的MF-VAR模型，虽然能胜任常态情形的预测任务，但其参数估计过程多以传统Minnesota形式分布作为推断先验，难以贴合现实中异方差性的非理想预测环境。文章引入稳态随机先验对模型进行改进和优化，并通过湖北省主要宏观经济指标进行实例验证，发现稳态先验的“均值调整”信念驱使预测向均值回归，在简化估计程序的同时还能提高远期视野下的预测精度；随机先验的时变方差设定能有效捕捉序列的结构变动，使模型能同时适应常态和不确定性冲击的情形；分级稳态和因子随机波动可以牺牲部分样本信息而兼顾降维能力与计算优势。稳态随机先验的延展性和灵活性拓展了MF-VAR模型的应用场景，放宽了模型的应用条件，并进一步提高了预测精度。     

创业活动指数的哈特利估计量构造

文章讨论了“全球创业观察”研究项目中成年人调查所涉及到的一个方法论问题.该项目规定,可以用随机拨号电话抽样调查或面访抽样调查方法进行成年人调查以获取计算该项目核心指标全员创业活动指数所需要的数据.文章建议,假若进行随机拨号电话抽样调查,在当前固定电话和移动电话同时占领市场的条件下,同时从两个电话网抽样框抽取样本,应用哈特利估计量来估计总体的全员创业活动指数.讨论了怎样依据从手机抽样框获得的成年人个人逆抽样样本以及从固定电话抽样框获得的成年人群体逆抽样样本,运用哈特利估计量来构造全员创业活动指数估计量以及估计这个估计量的方差的详细过程.     

正态总体方差的一种间接预估方法

鉴于极差比方差更容易获得,所以利用极差对正态总体方差进行间接预估以确定样本量的想法很有实用价值。根据数理统计理论,若以E(Rn)表示正态总体在样本规模n下样本极差的期望,则有E(Rn)=dnσ,dn可以通过多重积分计算得到,且只与n有关,而与μ和σ2无关。但这种多重积分式虽然有利于在理论上阐明dn与相关变量之间的“定性”关系,却无助于在应用上获得dn与n的定量关系式。本文利用随机模拟方法和线性回归分析得到dn的一个简明表达式:dn=0.5ln(n)+3,从而由此间接获得一个正态总体方差的估计值:σ^2=犤Rn/(0.5ln(n)+3)犦2这将使直接利用“更便宜的”极差确定样本量具有可操作性。     

浅谈系统抽样和分层抽样

抽样调查是一种很重要的统计非全面调查方法，它在实际中应用很广。而系统抽样和分层抽样作为两种完全不同的抽样调查组织形式，因为二者有相似之处，在实际工作中常常被混为一谈，有人甚至用分层抽样的误差公式代替系统抽样的误差公式，其结果导致了调查误差的增大。本文从二者定义出发，对这两种抽样调查组织形式进行了分析，并通过实例证明了二者存在着实质性差别，并对系统样本的抽样方差与分层样本的抽样方差之联系进行了分析和探讨     

论总体方差在抽样中的表述

简单随机抽样计算抽样方差需要总体方差。可是总体方差在表述时有两种形式。在一般叙述中不加以区分读者就不清楚是总体方差的那一种表述形式。这种情形影响了抽样方法的实施,也影响了《统计学》、《概率论与数理统计》、《抽样调查》等课程的衔接与联系,形成总体方差长期的误用。这种情形进而也影响了整群抽样、分层抽样和多阶段抽样等组织形式。文章侧重澄清总体方差在简单随机抽样中的误用。     

关于分层抽样的一点思考

一、问题的提出在2002年剑阁县103个私营企业和30个城镇集体以上商业企业的劳资抽样中,由于离差太大,根据极限误差(相对误差与块内平均数的乘积)及块内方差(“块”字是针对剑阁县对全社会劳资抽样调查时取的,与“层”实质上是一个含义)等计算的必要抽样单位数与全部单位数相差无几。运用抽样比例不等的“奈曼配置”方法来再次分层抽取样本还是不行,经反复思考研究,我们摸索出了一种新方法,至于这种新方法的取名,暂确定为“多次中点分层抽样”。二、多次中点分层抽样的基本原理以累计人数不断按中点分层(层间组距不等,基本上呈几何递减趋势);…     

试论个体商业抽样调查最优样本容量设计

随着商品经济的发展，个体商业在流通领域中的地位发生了显著的变化。对个体商业进行统计调查，尤其是按其特点进行抽样调查将具有日益重要的意义．本文就以此为出发点，推导个体商业户平均营业额的无编估计及估计样本方差公式，并对样本方差与相应调查费用的关系进行量化，以寻找最优样本客量设计方案．一、抽样方法的选择改革开放以来，个体商业就其总体而言，数量越来越多．在社会消费品零售额、商业机构总数、从业人员等几项重要指标中，个体商业所占比率在逐年提高；与此同时，由于经济、地理等客观条件的制约，各地区个体商业发展依旧…     

计算抽样误差的软件比较

 目前，抽样调查得到越来越广泛的应用，对不同抽样方法计算抽样方差的软件需求越来越大。用于计算抽样方差的软件比较多，主要的综合性和专业性的统计分析软件包有SAS 、SPSS、STATA 、SUDAAN 、WESVAR、 PCCARP 、OSIRIS 、CLUSTERS等。其中SAS、SPSS不能直接计算复杂抽样设计的抽样方差，其他软件可以计算发杂抽样设计的抽样方差，PCCARP、OSIRIS、CLUSTER是在DOS操作系统下进行计算的，STATA、SUDAAN、WESVAR可以在WINDONS的操作系统下运行。     

轮换样本抽样下的回归估计

轮换样本抽样是一种较新的抽样方法，它可克服固定样本抽样的缺点，而且在一定程度上可节省调查时间和经费。对轮换样本进行回归估计可充分利用前期样本的资料，通过提高前后期样本的相关系数和控制样本的轮换单位数来减小由样本推断总体的估计方差，轮换样本单位数少于原样本单位数的一半时，轮换样本单位数越多，估计精度越高，当轮换样本单位数是原样本单位数的一半时估计精度最高     

几种方差缩减方法效率的实证比较

在蒙特卡罗模拟中，方差缩减方法是提高模拟效率的重要手段。本文对几种常见的方差缩减方法进行了对比，结果发现，控制变量法不论是在计算精度还是在收敛速度上均优于其他方法，而且该方法操作简单，易于编程，是一种首选的计算方法。