检索结果-内蒙古大学图书馆

系统科学与数学 2025年第4期 1255-1278页

作者：陈茜儒贺建风广东金融学院金融数学与统计学院华南理工大学经济与金融学院

在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,文章将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模... 详细信息

在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,文章将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模型平均方法对超总体模型进行估计,得到了完全辅助信息下的组合模型辅助估计量.文章首先对传统模型辅助抽样估计方法和贝叶斯模型平均方法进行系统梳理;然后给出了通过组合多个模型进行辅助抽样估计的贝叶斯模型平均辅助估计量,并证明了该估计量的渐近无偏性和一致性;随后的数值模拟和实证分析均表明在存在高维辅助信息的情形下,贝叶斯模型平均辅助估计量要优于采用单一模型进行辅助估计的广义回归估计量;最后在研究总结的基础上,提出了贝叶斯模型平均辅助估计方法改进的展望.

关键词：贝叶斯模型平均模型辅助抽样估计大数据

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模型平均辅助抽样估计方法研究

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统计与决策 2023年第9期39卷 35-41页

作者：陈茜儒贺建风广东金融学院金融数学与统计学院广州510630 华南理工大学经济与金融学院广州510006

大数据背景下,数据维度高是辅助变量的重要特征,会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题,导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此,文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先,在线性超总体模型下,结合模型平均方... 详细信息

大数据背景下,数据维度高是辅助变量的重要特征,会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题,导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此,文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先,在线性超总体模型下,结合模型平均方法和广义回归估计思想,提出了模型平均辅助抽样估计量;其次,通过数值模拟验证了模型平均辅助抽样估计优于单一模型辅助抽样估计,尤其是在存在干扰信息时,其估计优势更加明显;最后,用实际数据验证了模型平均辅助抽样估计的优势。

关键词：抽样估计模型平均模型辅助辅助信息

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基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究

引用

统计研究 2015年第12期32卷 88-94页

作者：容越彦陈光慧暨南大学经济学院暨南大学经济学院统计学系

在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计... 详细信息

在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息，但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的，其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示：本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好；对于线性程度越低的超总体模型，其估计精度比广义回归估计有越明显的提高；就本文模拟而言，光滑参数在0．04～0．12间适当取值时会有相对较好的估计效果。

关键词：抽样估计模型辅助半参数模型辅助信息

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基于局部多项式回归的模型校准抽样估计研究

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数理统计与管理 2016年第1期35卷 47-56页

作者：马志华陈光慧暨南大学经济学院广东广州510632

在抽样估计中,当研究变量与辅助变量之间呈非线性关系时,传统的校准估计方法效果较差,基于非参数回归方法的模型校准估计量则可以很好地解决这一问题。首先,建立描述研究变量和辅助变量之间关系的超总体回归模型,使用非参数中的局部多... 详细信息

在抽样估计中,当研究变量与辅助变量之间呈非线性关系时,传统的校准估计方法效果较差,基于非参数回归方法的模型校准估计量则可以很好地解决这一问题。首先,建立描述研究变量和辅助变量之间关系的超总体回归模型,使用非参数中的局部多项式方法得出模型参数的拟合值,并结合校准估计得出局部多项式模型校准估计量,同时给出其方差和方差估计量公式,证明了该估计量具有渐近无偏性、一致性和渐近正态性等优良的统计性质。然后,使用仿真模拟的方法证明在研究变量与研究变量之间呈非线性关系时,该估计量有良好的估计效果。最后,对该估计量在我国政府统计中的应用进行简单的介绍。

关键词：抽样估计超总体模型非参数回归校准估计局部多项式回归

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面向SNS大数据的捕获移出模型抽样估计

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数理统计与管理 2016年第3期35卷 424-434页

作者：米子川李毅山西财经大学统计学院山西太原030006

捕获移出模型起源于生物种群调查和特殊社会网络的研究,是一种复杂抽样方法,一般用于对不确定群体的总量规模和方差进行估计。本文将改进的捕获移出模型应用到社交网络传播规模的抽样估计中,对网络信息的传播范围和波及人群进行了初步估... 详细信息

捕获移出模型起源于生物种群调查和特殊社会网络的研究,是一种复杂抽样方法,一般用于对不确定群体的总量规模和方差进行估计。本文将改进的捕获移出模型应用到社交网络传播规模的抽样估计中,对网络信息的传播范围和波及人群进行了初步估计,并以近期北京频繁出现的"雾霾"事件的自由传播为例进行了实证分析。研究表明,捕获移出模型可以对社交网络中的热点事件的传播规模和再传播的概率进行有效估计,从而说明社交网络已逐渐成为公共话语空间的重要传播路径和传播方式。面对社交网络的迅速蔓延,本文对大数据环境下的抽样估计方法也进行了初步的探索和实践。

关键词：社交网络捕获移出模型抽样估计

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发展速度和增长率的抽样估计理论与方法

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数理统计与管理 2012年第3期31卷 515-526页

作者：张荷观江南大学商学院江苏无锡214122

本文根据抽样理论提出了发展速度和增长率的几种抽样估计方法,并给出了发展速度和增长率估计的相应统计性质。

关键词：发展速度增长率抽样估计统计性质

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考虑虚拟变量的逆抽样估计方法及其应用研究

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统计研究 2022年第11期39卷 133-146页

作者：陈光慧解婷婷暨南大学经济学院

常规的概率抽样调查方法能够较好地保证抽样的随机性,但对包含稀有单元的总体进行抽样时,却因抽样随机性而不能有效保证稀有单元的入样数量,进而影响后续的统计推断。逆抽样方法为解决这一问题提供了新思路,特别是广义逆抽样在传统逆抽... 详细信息

常规的概率抽样调查方法能够较好地保证抽样的随机性,但对包含稀有单元的总体进行抽样时,却因抽样随机性而不能有效保证稀有单元的入样数量,进而影响后续的统计推断。逆抽样方法为解决这一问题提供了新思路,特别是广义逆抽样在传统逆抽样设计的基础上加以改进,更具实际应用价值。本文基于广义逆抽样设计方法,从模型辅助估计的角度构建了广义回归估计量,进一步考虑总体的数据特征,并以虚拟变量的形式将稀有单元与非稀有单元间的特征差异体现在超总体回归模型中,构建了考虑虚拟变量的广义回归估计量。通过数值模拟,对比说明了广义回归估计量的估计精度较基于设计的Murthy估计量有一定提升,而本文提出的考虑虚拟变量的广义回归估计量则在此基础上具有更大提升。本文将上述理论应用于我国企业调查中,通过实际的企业数据证实了两种模型辅助估计量的优势。鉴于经济社会的研究对象往往更复杂,后续在推广运用本文改进的逆抽样设计及其估计方法进行调查研究时,还需对其设计和估计方法进行更为深入的研究,以增强其实际应用的有效性和广泛性。

关键词：广义逆抽样模型辅助抽样估计虚拟变量 Murthy估计量

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基于局部多项式回归方法的抽样估计