發(fā)布時間：2020-10-28 12:00

　　 小域估計一直是國際抽樣調(diào)查理論研究的難點問題之一。盡管大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,但傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查不會消失,并且越來越多的抽樣調(diào)查需要在對總體的目標(biāo)變量進行有效估計的同時,也希望得到總體中各個小域的有效估計量,以滿足多層次推斷的需求。從理論上講,這可以通過將需要推斷的域進行劃分使其作為層的子總體,從而應(yīng)用分層抽樣來解決。但在實際操作上成本必定高昂因而難以實現(xiàn),而當(dāng)對成本進行控制時,又因落入各個域的樣本量過小導(dǎo)致常規(guī)的估計方法不能得到小域目標(biāo)變量的有效估計量。為此,本文就基于設(shè)計和基于模型的小域估計理論進行了深入研究,并在小域估計方法上有所突破和拓展。主要從以下幾個方面進行研究： 首先,本文系統(tǒng)地梳理了國內(nèi)外已有的幾種提高小域估計效率的抽樣設(shè)計,并按照對樣本量影響機制的不同,將各種抽樣設(shè)計分為勻化樣本分布和域內(nèi)增量兩類,并通過比較各種抽樣設(shè)計方法的設(shè)計思路和原理,提出了各種方法適用的場合。在系統(tǒng)研究國內(nèi)外已有的基于設(shè)計的小域估計法的基礎(chǔ)上,從理論上比較各估計量,指出各自的特點和彼此之間的聯(lián)系和進一步的拓展。在此基礎(chǔ)上,給出了部分估計量漸近方差表達式,并通過數(shù)值分析對各種估計方法的功效進行比較和總結(jié)。 其次,本文針對存在雙水平輔助信息的小域估計法進行研究。在傳統(tǒng)的雙水平小域估計模型基礎(chǔ)上引入基于設(shè)計的校準估計法,提出了一種新的模型輔助的雙水平校準估計量,并推導(dǎo)出該估計量的均方誤差,從而將校準估計量在基于設(shè)計領(lǐng)域和基于模型領(lǐng)域進行了統(tǒng)一。該估計量不僅能夠同時充分利用小域?qū)哟魏蛦卧獙哟蔚妮o助信息,并且估計精度在某些情況下較BLUP估計量的表現(xiàn)更為優(yōu)越,在實踐領(lǐng)域也更具有實用性。 最后,本文對蜂房結(jié)構(gòu)總體下基于模型的小域加權(quán)估計法進行研究。考慮到我國的特殊國情,對我國政府抽樣調(diào)查中最常見的蜂房結(jié)構(gòu)總體進行了分析并建立蜂房模型。打破了現(xiàn)有的基于模型估計理論的局限,從加權(quán)的角度切入,’研究了另外一套估計法,即在基于模型的體系下引入基于設(shè)計框架下的校準約束,從而給出了基于蜂房模型的域加權(quán)估計量,其特別適用于我國的多層次推斷需求的抽樣調(diào)查下的域估計問題。
【學(xué)位單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：C81
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
表索引
圖索引
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究方法
    1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路徑
    1.4 創(chuàng)新特色
        1.4.1 本文的主要創(chuàng)新
        1.4.2 本文存在的不足
第2章 小域估計抽樣理論綜述
    2.1 抽樣調(diào)查的理論綜述
    2.2 小域估計抽樣理論綜述
第3章 小域估計抽樣設(shè)計方法
    3.1 引言
    3.2 多層級推斷需求與域估計
    3.3 域的定義和小域估計方法
    3.4 小域估計抽樣設(shè)計
        3.4.1 抽樣設(shè)計的基本改進方式
            3.4.1.1 整群抽樣問題
            3.4.1.2 層的細分
            3.4.1.3 調(diào)查數(shù)據(jù)的整合
        3.4.2 事后分層技術(shù)
        3.4.3 層層抽樣技術(shù)
        3.4.4 ABC三級一套樣本法
        3.4.5 樣本追加策略
        3.4.6 折衷分配樣本
        3.4.7 復(fù)合抽樣框技術(shù)
        3.4.8 重復(fù)抽樣技術(shù)
    3.5 小域估計抽樣設(shè)計的比較
        3.5.1 小域估計抽樣設(shè)計的分類
        3.5.2 小域估計抽樣設(shè)計的比較
    3.6 小域估計抽樣設(shè)計存在的主要問題
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于設(shè)計的小域估計方法
    4.1 引言
    4.2 基于設(shè)計的估計方法與輔助信息
        4.2.1 基于設(shè)計的估計方法概況
        4.2.2 輔助信息
    4.3 相關(guān)知識準備及記號
    4.4 現(xiàn)行的各種基于設(shè)計的估計方法
        4.4.1 HORVITZ-THOPMPSON估計量
        4.4.2 LIN-GREG估計量
        4.4.3 LOG-GREG估計量
        4.4.4 CAL估計量
        4.4.5 G-CAL估計量
        4.4.6 現(xiàn)行各種估計量的比較
    4.5 基于設(shè)計的各類估計量的模擬分析
        4.5.1 方差的線性化變換
        4.5.2 估計方法的模擬分析
        4.5.3 各類估計量的模擬結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于模型的小域估計法
    5.1 引言
    5.2 基于模型的估計方法
        5.2.1 基于模型的估計方法概述
        5.2.2 與基于設(shè)計的估計方法的區(qū)別
    5.3 隱式模型
        5.3.1 合成估計量
        5.3.2 組合估計量
    5.4 顯式模型
        5.4.1 小域?qū)哟文Ｐ?br>        5.4.2 單元層次模型
    5.5 混合模型
        5.5.1 混合模型的基本形式
        5.5.2 混合模型的參數(shù)估計方法
            5.5.2.1 經(jīng)驗最優(yōu)線性無偏估計法
            5.5.2.2 經(jīng)驗貝葉斯法
            5.5.2.3 等級貝葉斯法
    5.6 基于雙水平模型的CAL估計量
        5.6.1 雙水平小域估計模型
        5.6.2 雙水平模型的CAL估計量公式的構(gòu)建
        5.6.3 2L-CAL估計量的均方誤差
        5.6.4 2L-CAL估計方法的模擬分析
            5.6.4.1 模擬總體的生成
            5.6.4.2 精度的衡量
            5.6.4.3 各類估計量的模擬結(jié)果
    5.7 本章小結(jié)
第6章 基于模型的小域加權(quán)估計方法
    6.1 引言
    6.2 基于模型的加權(quán)估計方法的一般理論
        6.2.1 基于間接模型的加權(quán)
            6.2.1.1 比率模型
            6.2.1.2 平均比率模型
        6.2.2 基于直接模型的加權(quán)
    6.3 基于模型的加權(quán)估計方法
    6.4 基于蜂房模型的加權(quán)估計方法
        6.4.1 蜂房總體抽樣調(diào)查介紹
        6.4.2 蜂房模型的構(gòu)建
        6.4.3 基于蜂房模型的加權(quán)估計量
        6.4.4 MSE的近似
d_l,hive-wgt)的近似'>            6.4.4.1 MSE(μ_dl,hive-wgt)的近似
d,hive-wgt)的近似'>            6.4.4.2 MSE(μ_d,hive-wgt)的近似
        6.4.5 HIVE-WGT估計方法的模擬分析
            6.4.5.1 模擬總體的生成
            6.4.5.2 精度的衡量
        6.4.6 各類估計量的模擬結(jié)果
    6.5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文所做的主要工作
    7.2 有待于進一步研究的問題
    7.3 研究展望
參考文獻
攻讀博士期間的主要研究成果
后記

【參考文獻】

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本文編號：2860062