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.     

浅议抽样调查系统的建立

随着我国统计体制的改革与深入,抽样调查方法得以广泛应用。应用抽样调查的方法,首要问题是组织抽样。抽样调查的实践证明：满足抽样调查的随机性和时效性成为有效组织抽样调查的核心问题。如何保证抽样调查随机性的实现,抽样调查人员如何方便地取得并使用抽样框,方便有效地组织抽样调查,     

基于Gibbs抽样的贝叶斯超高频金融数据协整关系研究

针对传统协整检验不能适用于具有随机性特征的超高频金融数据的问题,构建贝叶斯超高频金融数据协整模型,结合参数的后验条件分布设计Gibbs抽样方案,提出基于超高频金融数据的贝叶斯协整检验方法,并利用中国股市超高频金融数据进行实证分析。研究结果表明：贝叶斯方法把参数看作随机变量的思想适合超高频数据随机性的特点,贝叶斯超高频数据协整方法能够不断更新参数信息,避免了OLS估计的有偏性问题,可以得到更符合实际的结论。     

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。     

复杂抽样设计下的域估计问题研究

随着国内定量研究方法的开展和大型调查数据的免费公布,研究者不仅使用抽样调查数据对总体分析,还需要对域总体进行分析.本文对调查数据满足域精度推断的域估计问题进行研究.首先,根据实际调查中的域估计问题,指出解决域估计问题最好的方法是事先确定好需要估计的域,并在抽样设计时兼顾域的估计精度.但是,在实际调查中还包含计划外的域,通过对简单随机抽样下的域估计问题的研究,说明非计划域的估计问题的最大难点是域样本量的随机性.然后,针对实际中的抽样调查数据多来源于分层、多阶段、整群和不等概率等复杂抽样设计的问题,指出需要结合复杂抽样设计信息、域样本量的随机性、域样本在总体的误差层和误差群中的分布,对复杂抽样设计下的域估计问题进行研究.最后,以中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)为例,对复杂抽样设计下的域估计问题进行案例研究.     

复杂抽样推断方法体系的比较研究

对复杂样本进行推断通常有两种体系,一种是传统的基于随机化理论的统计推断,另一种是基于模型的统计推断。传统的抽样理论以随机化理论为基础,将总体取值视为固定,随机性仅体现在样本的选取上,对总体的推断依赖于抽样设计。该方法在大样本情况下具有稳健估计量,但在小样本、数据缺失等情况下失效。基于模型的抽样推断认为总体是超总体模型中抽取的一个随机样本,对总体的推断取决于模型的建立,但在不可忽略抽样设计下估计量是有偏估计。在对这两类推断方法分析的基础上,提出抽样设计辅助的模型推断,并指出该方法在复杂抽样中具有重要的应用价值。     

厦门大学计划统计专业举行科学讨论会

四月中旬,厦门大学经济系举行了科学讨论会.计划统计分组会讨论的主要问题如下:一、关于社会经济现象的随机性问题.有的同志指出:随机性是社会经济现象的一种客观属性.人们的认识水平和技术水平的提高,只能改变随机事件的条件,不能改变随机事件的属性,更不能消灭随机事     

"已实现"波动率中最优抽样频率的选择

"已实现"波动率是近年来金融研究领域中的热点问题,而抽样频率的选择对"已实现"波动率的准确度量至关重要.最优抽样频率应能够较好地平衡估计误差和微观结构误差.针对这个问题,文章给出了目前国外采用较多的三类选择最优抽样频率的方法,即波动率特征图法、利用序列相关性确定最优抽样频率的方法和基于最小均方误准则确定最优抽样频率的方法.     

股票指数的投资性特征

股票指数是反映股票价格变动的综合性指标,具有综合性和随机性的特征.正是这种综合性和随机性,使得股票指数及其衍生产品有很好的投资性,成为证券市场上产品创新的核心.     

符合性整群审计抽样的抽样规模研究

运用抽样调查开展审计活动,是现代审计业务组织的一个基本方向.符合性比例估计是符合性抽样推断的主要内容.文章根据势函数与决策规则的基本原理,对整群审计抽样下的符合性比例估计时所需要的样本数目进行了讨论,内容包括:势函数规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量,决策规则下审计时象符合性比例估计整群抽样时的样本容量等.