双无回答层三重抽样的回归估计量

发布时间：2017-09-29 20:35

  本文关键词：双无回答层三重抽样的回归估计量

  更多相关文章： 汉森-赫维茨估计量 双无回答层子抽样 回归估计量 调查成本

【摘要】：对无回答层进行抽样的方法优于删除数据缺失法,最大似然法,插补法等无回答处理方法,在实际中更加常用。Hansen和Hurwiz(1946)提出的汉森-赫维茨方法可以用来处理无回答,不再需要对全部无回答总体重复调查,而是从无回答层中抽取一个子样本,用这个子样本的信息来代替整个无回答层的信息,进而构造出了汉森-赫维茨估计量。当所有被调查个体的辅助变量信息已知时,Cochran(1977)利用汉森-赫维茨的方法提出了总体均值的回归估计量。当被调查个体的辅助变量信息未知时,Okafor和Lee(2000)提出对总体进行预抽样, 通过预抽样样本对辅助变量的总体均值作出估计。然后,从预抽样的样本中进行抽样,如遇到无回答时则对无回答抽取一个随机子样本并采用对应的汉森-赫维茨估计量来构造回归估计量,因为汉森-赫维茨估计量该估计量可以更加充分的利用已获得的样本信息(回答层样本,无回答层子抽样两部分信息)来反映总体,回归估计量能够利用辅助信息从而提高估计量的精度。本文是在前人研究的基础上,进一步讨论具有双无回答层的总体的三重抽样。在辅助信息未知的条件下,先进行预抽样以获取辅助变量的总体均值估计,然后在这个预抽样中进行第一重抽样进行调查,但样本中出现了无回答。从这个无回答的全都个体中随机取一个子样本进行调查,子样本也出现了无回答,这是第二重抽样。再从这第二个无回答的所有无回答个体组成的总体中随机抽取一个子样本,这个子样本全部回答,这是第三重抽样。使用对双无回答层进行两阶段无回答层子抽样的方法,给出了相应的双无回答层三重抽样的汉森-赫维茨估计量,和由该估计量构造的双无回答层三重抽样的回归估计量,并给出了该回归估计量的方差和方差估计量。在成本约束的条件下,给出了双无回答层三重抽样的最优设计参数。当抽样过程的设计参数为最优时,给出了双无回答层三重抽样的回归估计量与双无回答层三重抽样的汉森-赫维茨估计量的最小方差并比较了他们的相对效率,以及双无回答层三重抽样的抽样过程的设计参数为最优时的回归估计量与双无回答层三重抽样的抽样过程的设计参数为最优时的比率估计量的相对效率。
【关键词】：汉森-赫维茨估计量 双无回答层子抽样 回归估计量 调查成本
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C81
【目录】：

• 内容摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 导论9-13
• 1.1 双无回答层三重抽样的回归估计量的方法处理无回答9-11
• 1.2 论文的结构和创新点11-13
• 第2章 双无回答层三重抽样的回归估计量13-17
• 2.1 双无回答层的三重抽样过程13-14
• 2.2 双无回答层三重抽样的汉森-赫维茨估计量14-15
• 2.3 双无回答层三重抽样的回归估计量及其方差15-16
• 2.4 双无回答层三重抽样的回归估计量的方差估计量16-17
• 第3章 成本约束下双无回答层三重抽样的回归估计量17-24
• 3.1 成本约束下采用回归估计量的三重抽样的最优设计参数17-19
• 3.2 成本约束下三重抽样的回归估计量最优抽样设计参数的模拟分析19-24
• 第4章 成本约束下双无回答层三重抽样估计量的模拟比较24-29
• 4.1 汉森-赫维茨估计量在成本约束下的最优抽样设计参数24-25
• 4.2 双无回答层三重抽样的回归估计量与汉森-赫维茨估计量的模拟比较25-28
• 4.3 双无回答层三重抽样的回归估计量与比率估计量的比较28-29
• 第5章 相关定理和结论的证明29-44
• 5.1 汉森-赫维茨估计量的性质29-31
• 5.2 定理1的证明31-33
• 5.3 定理2的证明33-35
• 5.4 定理3的证明35-40
• 5.5 成本约束下的无辅助信息最优抽样设计参数的证明40-44
• 参考文献44-46
• 后记46

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 潘淑清;抽样调查中无回答的统计影响及控制误区[J];统计与决策;2002年10期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李小峰;双无回答层三重抽样的回归估计量[D];天津财经大学;2014年

，

本文编号：944132