复合分组可应用于抽样调查

1.抽样技术中,最常用的是分层抽样。将抽样的总体按某个标志划分为一些群体即“层”,实际上也就是分组。因此“分层”抽样也就是“分组”抽样。分层抽样的优点主要在于可提高抽样估计的效率。即在样本容量一定时有较小的估计标准误。这一优点正是由分组的功能而来。复合分组可以更充分地发挥分组的功能,在分层抽样中,如果能选用对所调查的变量有较密切关系的标志,可采用复合分组,即形成一种复合分层抽样,它能进一步提高抽样估计的效率。复合分层抽样之所以能比一般的分层抽样有更高的估计效率,是由于进行复合分组后,各组所包含单位在性质上更加一致,使得变量值之间的变异更小,即组内方差比单一分组时更小.2.如何用一套统一的样本来进行多变量估计并能有令人满意的效果?将总体进行复合分组后再抽样,是解决此问题的一种可供选择的方案。从经过复合分组的总体中所抽出的同一个样本,可以对两个变量分别按各自的有关标志作分层抽样的估计,具备比纯随机抽样显著高的估计效率.若总体较大,进行复合分组有实际困难,可采用双重抽样来解决分组问题。     

基于分层设计效应的样本分配研究

文章从分层抽样的角度,以设计效应为工具,构造出若干种分层抽样的设计效应模型,应用于分层抽样的样本分配设计.由于分层设计效应主要取决于各层平均数的差异,则差异越大,分层的效果越好.为了满足目标变量全国估计量和特定小域估计量的精度要求,样本在各小域的最优分配可能是比例分配和非比例分配的折中.     

交叉分层抽样下的总体推估方法探讨

交叉分层抽样下的总体推估方法探讨卢宗辉在分层抽样中，我国通常只讨论总体按一个标志简单分层的情况，而对总体按两个或两个以上标志交叉分层的情况则讨论甚少，甚至可以说是一片空白。鉴于此，本文拟跟踪国外最新发展，对交叉分层抽样下的总体推估方法进行探讨。一、问...     

Ward系统聚类法在多变量分层抽样技术中的运用

一、理论基础1.多变量分层抽样分层抽样又称典型或分类抽样,目的就是使层内变异小,层间变异大,使层内方差尽可能大,层间方差尽可能大。多变量分层抽样须综合考虑多个变量目标,达到层内差异最小的目的,其中层的确定是一个十分关键的问题,分层是否合理决定了多变量分层抽样的抽样     

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。     

论多主题分层抽样

一、分层方法在多主题分层抽样中,层的确定对多主题分层抽样效果的好坏起着决定作用。在多主题分层抽样中,抽样框有两种,即无序抽样框和有序抽样框。在这两种抽样框中,对多主题总体进行分层的方法是不同的。(一)无序抽样框的分层无序抽样框是指将多主题总体不按任何标志排队,而只是将多主题总体中的各个总体单位随机排列而形成的抽样框。我们采用聚类分析的方法来对多主题总体进行分层。     

分层抽样层界限确定方法研究

目前,对分层抽样层界限的确定方法研究仍较少,仍以Dalenius和Hodges在上世纪50年代提出的快速近似法为主要工具,该方法适用条件比较苛刻,要求目标变量或者辅助变量的分布已知,最重要的是,它并没有给出直接确定层界限的方法。文章基于辅助变量服从偏态分布的情况,给出了另外两种确定层界限的直接方法——几何法和非线性平方根法,这两种方法较快速近似法的适用条件大为放宽,不需要知道辅助变量的确切分布,仅需知道辅助变量的最小值和最大值,简便易行,在实际操作中具有现实意义。     

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.     

多主题分层抽样的分层技术

多主题分层抽样的分层技术肖玲多主题分层抽样中层的确定是一个十分关键的问题,分层是否合理决定着多主题分层抽样的抽样效果的优劣。而判断分层是否合理,分层效果如何,应该从两个方面考虑：（１）合理的分层数及各层内所包含的总体单位。（２）样本单位在各层中的合理...     

基于多元分析的多变量事后分层抽样方案设计

现有的多变量事后分层抽样方案大多依赖辅助变量.文章基于因子分析和聚类分析技术,充分利用调查指标信息,设计了一种新的抽样方案.该方案在抽样精度和调查费用间达到了较好的平衡,适用于调查指标较多的抽样调查.     

分层抽样中最优分配法的应用探讨

分层抽样中最优分配法的应用探讨文＼周铭分层抽样是最常采用的一项抽样技术。当层间差异显著时，它可以大大缩小抽样推断的误差，从而提高推断的精度，这已是统计上的常识。在以分层所依据的标志将总体划分为若干“层”（也称“子总体”，它实际就是总体所分成的各个组）...     

分层二阶段抽样单位数的最优配置

一、问题的提出分层多阶段抽样是将分层抽样与多阶段抽样结合起来的一种抽样组织形式，即先将总体分为若干个层，再在每个层内进行多阶段抽样。分层多阶段抽样与一般的分层抽样和多阶段抽样相比具有如下的优点：相对于一般的分层抽样，分层多阶段抽样可以解决一般的分层抽...     

分层随机抽样条件下不同估计量的比较与选择

文章以分层随机抽样为例,研究了在有辅助变量可以利用的情形下,分别比估计、联合比估计、分别回归估计和联合回归估计的应用,并对其偏倚进行评估.结果表明,与简单估计相比,这类间接估计量都是非线性的较为复杂的估计量,可以改善简单估计的效果,且当目标变量和辅助变量高度相关时,各种估计量均是有效的.     

极小信息量下分层抽样的样本分配党的一个案例

一、问题的提出分层抽样中样本量在各层中如何分配,这是抽样设计中的一个重要问题。计算各层的样本量需要一些辅助信息,如各层中目标变量的方差。在抽样调查的实践中,特别是一次性的抽样调查中,上述所需的辅助信息常常不具备,因此,我们面临着在信息量最小的条件下如何在各层中分配样本量的问题。本文产生于作者在美国ＮＯＲＣ(ＮａｔｉｏｎａｌＯｐｉｎｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ)进行研究期间所做的调查设计中的一个实例,这里对其进行了归纳,加工,提炼与分析,希望能够就极小信息量条件下如何在分层抽样中进行样本量的分配这一问题…     

分块抽样法

分块抽样法就是根据全及总体的已往资料等辅助信息,先将全及总体按有关的品质标志或(能反映质量差异的)数量标志进行分层,然后,按主要的(与研究指标直接有关的)数量标志进行分块,即根据所研究的指标,对各层的单位按其标志值的高低进行排队,从而合理地确定分块的数量界限,将全及总体划分为内部性质十分相近的若干块,使块内各单位标志值之间差异减少,各     

分层抽样与分群抽样之比较

分层抽样与分群抽样之比较文＼杭州商学院　胡聪进行抽样调查有多种形式，分层抽样与分群抽样则是其中应用较为广泛的两种。本文从两方面将二者作一比较．（一）分层抽样与分群抽样组织形式的比较分层抽样是先将总体按其主要标志加以分组，后再从各组中按随机原则抽选一定...     

分层排序集抽样下的比率估计问题探讨

分层排序集抽样是指将分层抽样与排序集抽样结合起来,运用分层技术将总体分为多层,再在每层中用排序集抽样获取样本.分层比率估计是利用辅助信息,构造总体均值或总值的估计量,分为联合比率估计和分别比率估计.文章利用此思路得到下分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计,并和分层排序集抽样下的联合比率估计、分层随机抽样下的分别比率估计进行比较.结果表明,分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计比分层随机抽样下总体均值的分别比率估计效果好,分层排序集抽样下总体均值的联合比率估计比分层排序集抽样下总体均值的分别比率估计效果好.     

分层交叉抽样法的原理与应用

分层交叉抽样法的原理与应用东北财经大学李培军大连统计干部函授分院龙清一、分层交叉抽样法的原理分层交叉抽样法是分层抽样与交叉抽样有机结合的一种抽样方式。这种抽样方式在实施中，先要具备研究总体的以往信息资料，并按以往信息资料依据分层技术对总体进行分层；再...     

有辅助变量可利用时估计量的选择

文章给出抽样调查中有辅助变量可利用时在回归估计量与分层样本估计量、回归估计量与PPS估计量之间进行选择的准则.     

迭代方法在多目标总体抽样调查中的应用

一、问题的提出在抽样调查实践中经常会遇到多目标抽样问题 ,包括多目标变量问题和多目标总体问题。多目标变量问题 ,是指用一套样本估计多个目标变量的总量、均值、比率和比例等估计量时 ,由于各个变量的总体分布不一致 ,导致不同变量的估计量精度 (一般用相对误差表示 )不同 ,而且可能相差很大。在实践中 ,多目标变量问题是一个普遍问题 ,因为任何一项调查都不可能仅仅调查一个指标 (即变量 )。解决多目标变量问题的关键是在抽样设计中选择合适的辅助变量。一般来说 ,在抽样设计中作为分层辅助信息的变量的估计量精度会比其他变量的估计量…