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.     

浅析影响公路运输抽样调查不准确的原因

公路运输抽样调查工作在地市每月进行一次,调查结果总体上还可以,基本达到了要求的标准,但是,也有个别月份调查数据的准确性不高,某些指标值的误差偏大。笔者根据几年的工作实践,认为影响抽样调查不准确的原因主要有以下几方面。一、抽样调查总体车辆数统计不准确按照方案要求,进行抽样调查的总体车辆是指全社会车辆中只产生公路运输量的车辆,并将已报废、长期报停之类的车辆从中滤除。完整合理的抽样框是抽样调查的前提,总体车辆数是进行抽样调查的基础,样本车抽取以及总体总量指标的推算都是以总车辆数为依据的,但实际工作中总体车辆数统…     

月度调查的一种平衡两层次样本轮换模式

采用两阶段抽样设计的月度调查需要实施两层次样本轮换．在实施两层次样本轮换时需要保证相邻两月及相邻两年的相同月份最终抽样单元的样本拼配率，本文在借鉴日本劳动力调查两层次样本轮换模式的基础上构造了一种新的平衡两层次样本轮换模式。     

数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题——基于放回比例抽样的再抽样方法

在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题.本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现"事后"自加权设计.实现"事后"自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析.随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现max(n,5%N)是一个比较合适的样本量.这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴.     

四川规模以下工业抽样调查系列报道

(三) 规模以下工业企业抽样设计及实践 所谓抽样设计是指对一项抽样调查工作具体的的样本抽取方式及与之相适应的总体推算方式的选择.在我国,对规模以下工业进行抽样调查起步时间不长,因此,国家的抽样调查方案规定得比较原则,给各省(市、区)留下了较大的灵活空间.四川的抽样设计就是在满足国家方案的前提下,结合四川实际,对样本抽取方式及与之相适应的总体推算方式的具体选择.在抽样框既定的条件下,一个好的抽样设计,既要方便调查的组织实施,又要在相同精度下使样本单位尽可能少,或者在相同的样本量下使调查精度最高.由于国家抽样调查对各省市区的调查精度作了统一规定,因此我省抽样设计的目标是既方便调查的组织实施,又使样本单位尽可能少.     

月度调查的第四种平衡的三层次样本轮换模式

采用三阶段抽样设计的月度调查需要实施三个层次的样本轮换,平衡三层次样本轮换模式使得任意一级单元的任意一次轮换各级抽样单元的样本拼配率不变.文章构造了一种新的平衡三层次样本轮换模式.     

浅谈抽样调查统计方法在公路运输行业中的应用

公路运输行业统计 ,主要统计辖区内的运输量四项指标 :公路货运量、货物周转量、客运量、旅客周转量。公路运输抽样调查统计是指按照随机原则 ,从调查的总体运输车辆中抽取一部分车辆 (即样本车辆 )进行调查 ,并根据取得的样本资料 ,对总体运输量作出具有一定可靠性的估计和推断的一种统计调查方法。在公路运输量抽样调查方法中 ,有三个关键的工作环节 ,它们在影响总体总量指标的精度方面所起作用至关重要。按照工作进行的先后次序 ,这三个环节是 :抽取样本车辆、对样本车辆进行调查、推算总体运输量。只要这三个环节把握好了 ,使样本车辆有…     

公路运输量月度波动系数研究

文章根据公路运输量统计调查的需要,对公路运输量月度波动系数问题进行了研究.通过研究,明确了公路运输量月度波动系数的含义、类别和计算方法,建立了基于典型调查的公路运输量月度波动系数基础数据采集方法,提出了公路运输量月度波动系数量化处理、权重赋予和分析评估的方法,对公路运输量统计调查和公路运输经济分析具有一定的参考价值.     

规模以下工业抽样调查系列报道(四)规模以下工业抽样总体下延的探讨

抽样调查是在事先设计的精度下,通过对抽中样本的调查,推算出总体总量指标.换言之,抽样调查的样本是对相应总体的一种反映,在哪个总体中抽取,就只对那个总体有代表性.2000年,国家统计制度正式取消对规模以下工业的全面统计,改由抽样调查搜集数据,并规定以省为抽样总体.也就是说,国家规模以下工业抽样调查只保证国家和省的代表性,不保证市、县两级的代表性,市县不能依据国家的样本推算本辖区的数据.     

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。     

三级单元调查三次时的一种三层次样本轮换方法

连续调查需要实施样本轮换,这已经形成共识.采用多阶段抽样设计的连续调查需要实施多层次样本轮换,即对每级抽样单元均实施样本轮换.以日本劳动力调查为例.该调查采用了两阶段抽样设计,每个月进行一次,第一级抽样单元为普查区,第二级抽样单元为住址,对普查区实施的样本轮换模式为4-8-4(8),对住址实施的样本轮换模式为2-10-2(4).由于各种原因,世界上还没有连续调查实施三层次样本轮换.那么,三层次样本轮换究竟应该如何实施呢? 针对采用三阶段抽样设计的季度调查,本文从理论上解决了这个问题.……     

数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题

 在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现“事后”自加权设计。实现“事后”自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现 是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其它大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。     

两阶段抽样调查的平衡两层次样本轮换研究

文章对于两阶段抽样月度调查中的平衡两层次样本轮换问题,构造了一种新的平衡两层次样本轮换模式.对于一级单元规模较大的两阶段抽样月度调查,该模式中一级单元的轮换模式为8-4-8(16),二级单元的轮换模式为2-10-2(4).     

城市住户调查抽样框的缺陷及改进措施

在城市住户抽样调查中,抽样框的设计起着非常重要的作用,抽样框的结构,抽样框内所包含的信息,以及这些信息的质量,将决定调查中抽样设计的类型和估计的方法,而且对抽样估计的精度有直接的影响.文章通过抽样框设计的理论研究,发现城市住户调查抽样框设计存在的缺陷以及造成的抽样误差,对抽样框的设计方法进行改进,提高样本的代表性和抽样调查数据质量.     

抽样调查方法应用中的问题

改革开放20多年, 在社会经济统计调查的各个领域,抽样调查方法得到了广泛地应用。与此同时,在抽样调查方法认识和应用方面也出现了一些值得认真注意的问题。对调查数据误差的认识抽样调查(概率抽样)目的是用样本调查数据推断总体。但任何一套抽中样本的调查数据推断总体,都不可     

抽样信息在复杂调查数据中的应用研究

随着社会经济的发展,人们越来越多地使用调查数据,尤其是利用复杂调查数据进行研究.复杂调查数据源于复杂抽样设计,是指在抽样调查过程中使用分层、多阶段、整群和不等概率等复杂抽样设计获得调查数据.在数据分析中,若忽视层、群等抽样设计的复杂性,直接利用调查数据按照传统数据分析方法,容易得出错误的结论,尤其是涉及标准误的估计.本文主要介绍复杂抽样设计和复杂调查数据的特征,对抽样信息在复杂抽样数据中的应用进行研究,并以中国家庭追踪调查(ChinaFamily Panel Studies,CFPS)为例详细说明抽样信息在复杂调查中的应用,说明在复杂抽样调查数据中使用抽样信息的重要性.     

辅助信息在抽样调查中的应用

一、辅助信息及其种类 在抽样调查中，调查指标的样本信息是估计总体目标量必不可少的信息，我们称其为基本信息。由于样本是总体的一部分，抽样又是按照一定概率进行的，故样本提供的是不全面的且带有随机干扰的信息。这就是说，基本信息不仅量极其有限，而且在反映总体特征时常常伴有不可消除的偏差，这就必然使估计量精度受到一定限制。 在许多情况下，我们在抽样调查之前对总体及抽样单元并非一无所知，往往是事先掌握某些可资利用的总体信息及抽样单元信息，而在抽样调查中除了获得调查指标的样本信息外，常可伴随获得其它可资利用的样…     

辅助信息及在抽样调查中的应用

一、辅助信息及其分类 抽样调查是通过对样本的调查达到对总体目标量的估计。在抽样调查中，调查指标的样本信息是估计总体目标量必不可少的信息。通过对样本调查并对所得数据加以整理，获得调查指标在总体中分布的某些特征，由此给出总体目标量的估计。我们把调查指标的样本信息称为基本信息。由于样本是总体的一部分，抽样又是按照一定概率进行的，故样本提供的是不全面的且带有随机干扰的信息，这就是说，基本信息不仅信息量极其有限，而且这极其有限的信息在反映总体特征时常常伴有不可消除的偏差，这就必然使估计量精度受到一定限制。 …     

我国失业统计制度对失业的定义

我国现行的失业统计制度主要有两种:一种是劳动部门于1978年建立的城镇失(待)业登记制度;另一种是以国家统计局为主,1996年以后逐步建立的城镇劳动力抽样调查制度.失业登记制度属于申报制,在我国实践中已有20多年的历史,具有较长的时间序列,有比较完整的计算方法和稳定的数据来源.目前登记失业率已经成为我国监测失业状况的主要指标.失业调查制度是指由国家统计局建立的城镇劳动力情况抽样调查制度,按规定分别在每年的5月、10月、12月进行三次"城镇劳动力住户抽样调查".其中5月和12月的调查只在城镇地区进行,而10月份的调查是以人口变动抽样调查的样本为载体,与全国性的1‰人口变动情况抽样调查同时进行.该项调查采用分层抽样、PPS抽样和多段抽样等方法,由调查员进行入户调查.     

基于多重抽样框的连续性抽样估计方法研究

多重抽样框可以解决单一抽样框难以完整覆盖流动性目标总体的难题,连续性抽样调查则可以获取变量的时序观测数据,对总体现象进行追踪调查。本文将多重抽样框调查与连续性抽样调查两种方法结合在一起进行研究,深入分析基于多重抽样框的连续性抽样估计方法。文章首先设计了连续性调查环境下总体结构变动表;然后,在简单随机抽样假定下的轮换样本调查情形开展研究,设计了14种参数缩减方法对构建的似然函数进行估计求解,并给出了估计量的迭代计算过程;最后,对本文的研究内容进行了总结与展望。