博君一笑

车开不进去小王刚上大学时,总记不住学校的通信地址,于是他像演员背台词似的天天念叨,时间长了倒是记住了,可是一不注意就说出来了。有一次打的去学校,司机问他:“去哪儿?他说:去XX区XX路XX大学28号信箱。”司机说:“对不起,我的车开不进去。”     

博君一笑

偏好选项小王:"真的想建议售卖火车票的时候增加一个偏好选项。"小张:"什么意思?"小王:"吃老坛酸菜面的坐一个车厢,吃红烧牛肉面的坐一个车厢,爱脱鞋的坐一个车厢,打呼噜的坐一个车厢。"     

轻松一笑

不用洗有位顾客在一家饭店就餐,点好一盘菜交给服务员。不一会儿服务员就将菜送上餐桌。服务员:“对不起,我不小心把菜汤洒在您身上,把您衣服弄脏了,请您把衣服脱下来,给您洗洗。”顾客看了看盘子里的菜汤,又看了看滴在身上的菜汤。顾客:“没关系,菜里没一点儿油星,是水,不用洗。”     

轻松一笑

蚂蚁没那么勤劳吧一天,孙女不抓紧时间好好做功课,老伴儿教育她说:“你看,蚂蚁多勤劳,它们一天到晚努力工作,从不浪费时间。”孙女听了头摇得像个拨浪鼓,说:“不对吧,蚂蚁没有你说的那么勤劳。”     

基于回答随机性下的总体均值的估计

无回答的产生,对抽样调查结果的可信性产生了一定的影响,这引起了许多统计学者的关注.但至今仍未能找到一个比较满意的处理无回答的方法.现行的主要一些无回答处理方法,都侧重于事后对无回答数据本身的补救.文章则主要着眼于受访者的回答概率,在随机性回答下,给出了总体均值的一个估计.通过事先对总体均值给出一个大体的水平值,或者叫经验值;然后估计均值与这一水平的差距;最后在一定范围内改变这一水平值,减小了估计的方差.     

抽样调查中无回答误差控制的研究

本文对抽样调查中无回答误差的控制进行了深刻的研究,并提出了一系列事前预防和事后补救的措施。     

无回答加权调整中的回答率模拟研究

加权调整属于处理无回答的事后调整方法,文章列举了权数调整中计算回答率的两种方式,并从回答率入手,利用统计模拟的方法找出了在MCAR和CDM数据缺失机制下,回答率的不同计算方法和不同取值对估计效果的影响。     

抽样调查中有效控制无回答误差的措施

抽样调查中,无回答会造成调查数据的失真,甚致导致抽样调查的失败,因此分析无回答误差产生的原因并讨论对其有效控制的措施具有重要的理论意义和现实意义。文章分析了无回答产生的原因和对调查结果产生的影响,并根据无回答产生的原因和无回答误差的构成,提出了预防措施和调整办法,其目的是降低无回答率,提高调查数的可靠性和有效性。     

该不该笑

那天,我教四岁的小孙子学生活儿歌《小老头》:“小老头,出来了,白胡须,白眉毛,点点头,弯弯腰,脚一滑,摔一跤,一摸胡子掉,大家哈哈笑。”刚学完一遍,他就小大人似的十分严肃认真地对我说:“爷爷,爷爷!老爷爷跌倒了,大家不该哈哈笑啊!要赶快过去扶起他来,看看摔没摔坏哪里。要是没摔坏哪里,就让他坐着好好休息休息,要是摔坏了哪里,就赶紧打120叫救护车,赶快把他送到医院!”     

抽样调查中单元无回答处理方法的选择与改进

在抽样调查中,无回答对于抽样推断的影响较大,尤其是单元无回答。通过增加样本容量来处理单元无回答的方式不能从本质上解决问题,而在二重抽样的基础上再实施复杂估计的思路可以有效地提高抽样估计的精度。     

敏感性问题调查的基本方法与比较

抽样调查中 ,经常会遇到敏感性问题的调查工作 ,由于涉及到被调查者的隐私问题 ,很难得到被调查者的配合 ,因此造成了调查的困难、调查结果的不准确。文章系统介绍了处理敏感性问题调查的基本方法 ,即沃纳模型和西蒙斯模型。在此基础上阐述其改进方法——随机变量和回答模型 ,并对各种方法进行了比较     

一种随机选择的扰动随机化回答技术

已有的定量敏感性问题随机化回答策略都是通过一个事先确定的调查者知道的设计参数来设计回答装置。文章给出一种用随机产生的且不被调查者所知的设计参数设计随机的随机化调查装置,所提出的装置不仅提高了被调查者对调查的配合程度,而且在精度上也要优于固定设计参数的调查模型。     

基于DA插补法的线性回归模型系数估计值的模拟研究

Data Augmentation(DA)插补法是最常用的MCMC多重插补法之一。利用模拟方法研究基于DA插补法的线性回归模型的系数估计值,分析估计值的统计性质受无回答机制、无回答率和插补重数的影响。模拟结果显示:在完全随机无回答机制下,选择较小插补重数常常会得到较好的回归系数估计值;在随机无回答机制下,随着无回答率增大而选择更大插补重数往往会得到更好的回归系数估计值;在非随机无回答机制下,选择更大插补重数并不一定总会得到更好的回归系数估计值。     

问卷分割设计的模拟研究——小域估计的一种应用

针对长问卷存在无回答率和回答负担,从而导致统计调查精度降低的问题,采用问卷分割法解决该问题,并且通过小域估计的方法进行参数估计。模拟研究表明,利用小域估计方法对分割问卷进行参数估计显然优于用多重插补法进行参数估计。研究结果表明,运用小域估计方法对分割问卷进行参数估计,能显著提高统计调查的精度。     

敏感性问题回答模型研究

运用随机化模型对社会敏感性问题进行调查越来越受到人们重视。本文尝试先对几个在实际中常用的模型进行分析，并在此基础上提出新的改进模型。     

浅议问卷调查中的无回答及其权数调整方法

本文论述了问卷调查中无回答的概念、种类、产生原因及对调查结果的影响,并介绍了对无回答进行权数调整的方法。     

如何处理调研中的无回答问题

在市场调研中,无回答现象是调研人员经常遇到的问题,而调研人员则必须决定如何分析和解决这一问题,对这一问题的不同看法代表了对数据质量的不同认识。本文就此问题进行了阐述。     

随机化回答技术调查“敏感性问题”的博弈分析及设计改进——对一次沃纳方法调查实践的分析思考

沃纳方法等随机化回答技术是对“敏感性问题”调查的创新之举,但调查实践显示调查对象是否如实回答值得研究,博弈分析表明,随机化回答技术的有效性与调查对象对“群体性特征”的曝露是否敏感有关,据此,应改进调查设计和组织。     

分层抽样下的西蒙斯随机化回答模型

本文通过结合分层抽样技术和西蒙斯模型,提出了分层抽样下奈曼分配时的西蒙斯随机化回答模型。该模型在应用于总体为分层总体的时候比简单随机抽样下的西蒙斯模型有着更高的精度,在实际的调查操作中也有着更强的可行性。本文还探讨了受访者在不完全真实回答情况下的情形,并对模型进行了改进。