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本文研究了不放回追加策略，包括基本设计和域追加设计都为简单随机抽样、分层随机抽样情形下不放回样本追加时域的估计的问题。根据不同的抽样设计给出单元的一阶及二阶包含概率的具体计算公式，并构造总体总量和域总量的Horvitz—Thompson型估计，然后基于简单随机抽样的不放回追加抽样方案，给出总体单元的前两阶包含概率。及该方案在分层抽样下的推广，在有辅助信息可用时构造域总量的分层联合比估计，并给出其方差和方差估计公式，同时我们给出了模拟结果，从模拟结果可以看出，给出的方差估计是估计量方差的近似无偏估计。 相似文献
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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。 相似文献
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一、引言设计效应是抽样理论中的一个重要概念 ,它被定义为Deff=所考虑抽样设计下估计量的方差相同样本量简单随机抽样估计量的方差设计效应有两个作用 ,一是比较不同抽样设计的效率 ,二是利用简单随机抽样设计的样本量确定满足相同精度要求的复杂抽样设计所需样本量。由于估计 相似文献
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为了探究多阶段抽样情形下双重抽样框调查的估计量设计，文章对双重抽样框下的二阶段抽样估计方法进行了研究，得出了简单随机抽样下的总体总值估计及其估计量方差，对于更高阶段的抽样估计量设计，可以在二阶段的基础上扩展。文章所得的分析结果可为实际部门在双重抽样框下进行二阶段（或者多阶段）抽样调查提供相关的理论基础。 相似文献
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在抽样调查实践中,特别是在围绕农业农村问题的抽样调查实践中,通常总体极差方面的信息更易获得。因此利用极差信息来对总体尤其是正态总体的方差进行预估,以确定样本量的想法很有实用价值。本文利用模拟抽样和线性回归分析方法,得出了一个关于总体极差与总体方差关系的简单模型,为快速确定样本量提供了一条途径,并探讨了在农调实践中的应用。 相似文献
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放回抽样下HT估计量的性质及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
放回抽样下传统的估计方法是采用Hansen-Hurwitz估计。而放回抽样下HH估计量并不是一致最小方差无偏估计,本文提出了另一种估计方法,即采用Horvitz-Thompson估计,并论证了放回抽样下HT估计量的三条定理,及与HH估计量的比较。然后以放回简单随机抽样和PPS抽样为例,通过理论公式、计算机模拟以及具体案例,进行更具体的分析。说明在一定条件下,HT估计量相对更优。在实际应用中,本文也提出了通过比较方差估计作为选取估计量的准则。 相似文献
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文章针对添加新生单元固定样本纵向调查设计和非平衡面板数据,研究不等比例抽样情形下,两个连续时点间总体比例变动的显著性检验方法.基于两种处理重叠样本的思路和对随机抽样情形下相关研究方法的改进,提出了两种新方法,用来估计不等比例抽样情形下总体比例之差的方差,进而检验总体比例变动的显著性. 相似文献
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抽样调查下有限总体的估计，一般是基于传统抽样设计，另一种是基于超总体模型，即假定总体取值不是确定的，而是由超总体模型产生的。本文以简单随机抽样和抽样为例，揭示了在不同情况下，如何得到超总体模型下有限总体的估计，并对基于设计和基于模型两种观点进行了比较分析。 相似文献
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对于抽样调查，人们往往有这样一种直觉：即应按照比例对大容量的总体多选样本单位，对小容量的总体少选样本单位，这种认识是否全面，它在什么条件下才是正确的以及为什么在这一定的条件下才正确呢？本文就这些问题谈谈几点看法：一、简单纯随机抽样中按固定的抽样比来进行抽样不可取我们考察一下测定标志平均数的必要抽样单位数：1、重复抽样中抽样平均误差厂子一7二卜为总体标准差）所以，抽样极限误差即从上式我们可看出，在给定概率度t和4的情况下，若总体方差aZ大，则抽取的样本容量。；就应多一些；反之，若总体方差。‘小，则抽取… 相似文献