永久随机数法样本轮换初探

本文系统介绍了永久随机数法样本轮换理论,讨论了在等概率、不等概率抽样条件下永久随机数法样本轮换的具体应用,并将其与传统的子样本轮换方法进行比较,希望能够促进永久随机数法样本轮换在经常性抽样调查中的应用和推广。     

永久随机数(PRNs)在工业抽样调查中的应用

鉴于规模以下工业抽样调查目前没有考虑样本轮换问题,只是要求尽可能保持样本单位的相对稳定,但如何保持原有样本单位并增加新样本,以保持一个相对固定的样本规模,目前没有具体的方法。利用永久随机数不仅可以抽取分层抽样中每层的样本,而且还可在连续性调查中增加所需样本或进行样本轮换,具有广泛推广与应用的价值。     

浅谈永久随机数技术在抽样调查实践中的应用

永久随机数（Permanent Random NumbersPRNs）技术在各国的抽样调查实践中有着广泛的应用。近年来，我国抽样调查领域也开始引入永久随机数法抽样技术，如规模以下工业抽样调查等。本文根据本人近年来在规模以下工业抽样调查学习和实践中的一些体会，介绍永久随机数法抽样技术的几种应用，希望能够为其它专业的抽样调查实践提供一些参考和借鉴作用，以促进永久随机数法抽样技术在统计调查中的应用和推广。     

关于抽样调查中多层次调查问题的探讨

现在越来越多的调查需要在估计总体目标变量的基础上估计各个层次的目标变量,即多层次调查问题。文章从抽样设计的角度介绍了两种样本追加的方法和利用永久随机数的样本追加方法,这两种方法可以更好地解决多层次调查问题。     

永久随机数(PRNs)在工业抽样调查中的应用

规模以下工业抽样调查自 1998年开展以来 ,每年进行 1至 9月和年报 2次调查 ,从 2 0 0 2年开始 ,每年进行 4次调查 ,其中 1至 5月 (半年报 )和 1至 11月 (年报 )是按能够满足省级需要而设计的 ,1至 3月和 1至 9月调查按满足国家需要设计的 ,样本量较少。由于这项调查是连续性的 ,因此既要考虑样本的老化问题 ,又要考虑样本的相对稳定性问题。样本一成不变会导致被调查者对调查的兴趣随着时间的推移有所下降 ,产生厌倦情绪 ;样本变化过于大或过于频繁 ,会导致历史数据产生明显的间断 ,不利于进行时间序列分析。鉴于规模以下工业抽样调查的实…     

永久随机数法抽样技术中的抽样框问题探讨

抽样框的维护问题是连续抽样调查中不可忽略的问题，尤其是在对变化较快的总体进行抽样调查时，能否较好的实现抽样框的更新将是影响抽样调查的结果能否反映总体的关键问题。相对于传统的抽样方法，永久随机数法抽样技术有很多优良的，性质，可以有效地实现抽样框的更新就是其优势之一。本文从永久随机数法抽     

规模以下工业抽样调查的新发展——永久随机数法抽样技术的引入

永久随机数(Pemanent Random Numbers)法抽样技术在调查中的应用近几年蓬勃兴起，主要集中在农业调查以及能源调查方面。在这一抽样技术中，抽样框的每个单元都被赋予从区间(0，1)产生的随机数，并保留下来，不再改变。随机数具有某一特征的单元将入样。因为     

多变量与规模成比例概率抽样的有关问题

多变量与规模成比例概率抽样技术是永久随机数抽样技术与Poisson抽样技术的结合与发展。文章讨论了多变量与规模成比例概率抽样的基本原理,并对其实用价值进行述评,希望能促进该抽样技术在调查工作中的应用。     

网上调查——一种新兴的调查方式

全文简要介绍了网络经济时代一种新兴的调查方式 -网上调查 ,通过与传统调查方式的对比 ,文章分析了网上调查的优势与不足 ,提出推广网上调查的几点建议 ,并简述了其在调查业的发展前景     

使用普查数据模拟MPPS抽样方法的研究

MPPS抽样即多变量与规模成比例的概率抽样,是20世纪90年代才提出来的一种抽样设计。近年来,中国有关部门与美国农业部国家农业署合作,进行了MPPS抽样设计的试点,来解决多目标调查问题。但是MPPS抽样在中国的应用非常有限。对MPPS抽样进行简单的回顾,介绍了它的基本估计,并对其应用进行了数据模拟研究。模拟中采用了系统抽样和泊松抽样的方法,根据实际调查数据得到了明确的结果。还对泊松抽样的一种变形永久随机数抽样的方法进行了模拟研究,并对它的一种误用情况进行了模拟比较,得到了具有说服力的结果。     

规模以下工业抽样调查中代表性样本的一种探索设计:平衡抽样设计

规下工业抽样调查是社会经济统计调查的重要组成部分,为国民经济核算提供基础数据,而样本代表性直接决定统计推断结果。对企业目录库抽取平衡样本,能够使得样本结构与总体结构相似。平衡样本是指满足如下条件的样本:辅助变量的汉森赫维茨估计等于总体总量真值。平衡抽样设计需要包含丰富辅助信息的完善抽样框,政府统计数据能够为此提供足够的支撑。基于2009年工业企业数据库的实证分析表明,平衡抽样设计对总体总量的估计相对误差很小,特别是估计的均值与总体真值非常接近,近似无偏;与简单随机抽样比较,平衡抽样设计更加有效。     

On the Asymmetric Marcinkiewicz-Zygmund Strong Law of Large Numbers for Linear Random Fields

In this article, the asymmetric Marcinkiewicz-Zygmund strong law of large numbers for linear random field under negative association is obtained. Our result generalizes a result in Gut and Studtmüller (2009 Gut , A. , Studtmüller , U. ( 2009 ) An asymmetric Marcinkiewicz-Zygmund LLN for random fields . Statist. Probab. Lett. 79 : 1016 – 1020 .[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). An asymmetric Marcinkiewicz-Zygmund LLN for random fields to the linear random field by using the Beverige-Nelson decomposition.     

基于分层随机抽样的季节指数的抽样估计研究

由于传统的季节指数分析方法是一种描述统计,本文提出了采用分层随机抽样的季节指数估计量,给出了估计量的偏误和均方误差以及均方误差的估计,并在此基础上分析了季节指数的假设检验以及最优估计量的确定。     

Conditional and Restricted Pareto Sampling: Two New Methods for Unequal Probability Sampling

Abstract. Two new unequal probability sampling methods are introduced: conditional and restricted Pareto sampling. The advantage of conditional Pareto sampling compared with standard Pareto sampling, introduced by Rosén (J. Statist. Plann. Inference, 62, 1997, 135, 159), is that the factual inclusion probabilities better agree with the desired ones. Restricted Pareto sampling, preferably conditioned or adjusted, is able to handle cases where there are several restrictions on the sample and is an alternative to the recent cube method for balanced sampling introduced by Deville and Tillé (Biometrika, 91, 2004, 893). The new sampling designs have high entropy and the involved random numbers can be seen as permanent random numbers.     

中国人口变动调查的自加权抽样设计

自加权分层多阶段抽样设计具有三大特征：一为除第一阶抽样外其余各阶抽样的样本量均为常数，二为样本量按照各层的最终单元数量在各层比例分配，三为前几阶采用抽样而最后一阶采用放回或不放回的简单随机抽样。根据上述三个特征设计了中国人口变动调查的自加权抽样设计。     

Empirical Processes in Survey Sampling with (Conditional) Poisson Designs

It is the main purpose of this paper to study the asymptotics of certain variants of the empirical process in the context of survey data. Precisely, Functional Central Limit Theorems are established under usual conditions when the sample is drawn from a Poisson or a rejective sampling design. The framework we develop encompasses sampling designs with non‐uniform first order inclusion probabilities, which can be chosen so as to optimize estimation accuracy. Applications to Hadamard differentiable functionals are considered.     

Calibration Weighting in Stratified Random Sampling

A new calibration estimator is proposed to estimate the population mean in the stratified random sampling. The corrected expression of Tracy et al. (2003) calibrated weights are presented and new improved calibration weights are introduced. Theoretical variance of the suggested estimator is discussed. Also a simulation study is carried out to show the properties of the proposed estimator.     

Improvement in Estimating the Population Median in Simple Random Sampling and Stratified Random Sampling Using Auxiliary Information

This paper deals with estimation of population median in simple and stratified random samplings by using auxiliary information. Auxiliary information is rarely used in estimating population median, although there have been many studies to estimate population mean using auxiliary information. In this study, we suggest some estimators using auxiliary information such as mode and range of an auxiliary variable and correlation coefficient. We also expand these estimators to stratified random sampling for combined and separate estimators. We obtain mean square error equations for all proposed estimators and find theoretical conditions. These conditions are also supported by using numerical examples.