对一个关联规则序贯抽样算法的改进与效率分析

本文提出Apriori和ASAR相结合的算法APASAR,给出该算法的理论停止时间的结果和证明,然后通过模拟实验比较APASAR,ASAR和BSAR三种不同算法的运行效率.     

一个与抽样方式有关的问题

陈允明先生主编的全国高等教育自学考试指定教材《国民经济统计概论》指出:不重置抽样时,总体各单位被抽中的可能性前后不断变化。本文分别运用两种方法论证了其错误之所在。     

面板数据分位回归模型中固定与随机效应的选择

随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差.文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩.通过对固定和随机效应分别引入不同形式的条件Laplace先验,构造了一种与Group Lasso-Lasso惩罚相等价的贝叶斯双惩罚分位回归估计方法.通过设计切片Gibbs抽样算法,快速有效地解决了模型参数估计问题.计算机模拟显示,该方法不仅能对固定和随机效应参数进行精确估计,而且能对模型中真实包含的固定和随机效应进行自动选择.     

异方差下多个正态总体共同均值的参数bootstrap推断

文章使用参数bootstrap (PB)方法考虑了当方差未知且可以不相等时多个正态总体共同均值的假设检验和置信区间构造问题.基于共同均值一个著名估计,提出了一种参数bootstrap统计推断方法,并借助Mon-te Carlo方法与经典的近似解法和广义推断方法进行了比较.随机模拟结果表明,就第一类错误概率和覆盖率而言,参数bootstrap推断方法表现更好.参数bootstrap方法不仅具有满意的第一类错误概率和覆盖率,而且具有良好的检验功效和置信区间平均长度表现.     

基于时间序列分析方法的连续性抽样调查研究

针对连续性抽样调查中如何利用过去各期的调查信息来提高现期抽样估计精度的问题,引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中重复样本和重叠样本等不同情况,建立了不同情况下的时间序列模型,利用成熟的时间序列分析方法给出了总体特征的线性组合估计量。由于时间序列分析方法能够充分利用以往各期的调查信息,从而能够给出精度更高的估计量。     

《九章算术》中的统计学思想探究

《九章算术》是中国历史上最著名的一部数学经典,该书以应用问题求解的形式为成书体例,而这些问题基本都与社会经济有关,因此书中蕴涵了丰富的统计学思想。本文从统计范围和统计思想的角度对书中的统计知识进行了分析,探讨了书中诸如统计分组、抽样推断、线性回归分析及比例关系等统计理论,并据此对当时中国古代统计思想的发展状况进行了研究。     

MCMC中的切片抽样方法研究

文章首先介绍了常用的Markov Chain Monte carlo(MCMc)方法,并指出他们的不足所在,然后针对这些方法的不足,引入了Slice Sampling(切片抽样)方法.通过这几种方法的模拟分析得到切片抽样可以降低计算成本的结论.文章采用数值模拟的方法来进行比较说明,力求客观的反映切片抽样具有高效性这一事实.最后讨论了现有随机模拟方法的不足和改进方向.     

对与总体方差估计量有关的几个问题的探讨

本文首先针对统计学原理教科书在论及总体方差的无偏估计量时普遍忽略其前提条件这一问题,阐述了作者的观点并给出严格的证明,并通过具体的例子验证了这一结论。文章还对教科书在类型抽样和整群抽样的抽样平均误差计算中,当总体方差未知时,以样本方差代替总体方差时存在的问题提出了改进的意见。     

无回答的抽样后纠偏

针对“无回答”导致的偏误问题,本文提出权偏误和量偏误概念,探讨了采用抽样后分层回归估计纠正这一非抽样偏误的具体方法。