二项选择敏感性问题调查的改进方法——随机化调查方法

本文介绍二项选择敏感性问题调查的几种改进的随机化调查方法 ,它们包括双无关问题模型 ,隐含的随机化回答模型 ,改进的随机化回答模型。     

二项选择敏感性问题调查的基本方法——敏感性问题调查方法(Ⅰ)

二项选择敏感性问题调查的基本方法．本讲座介绍敏感性问题调查的随机化回答技术（ＲＲＴ）,本文首先介绍二项选择问题的基本方法：沃纳模型,西蒙斯模型     

数量特征敏感性问题随机化回答的改进模型

研究数量特征敏感性问题的调查方法,设计了一种数量特征敏感性问题的随机化回答改进模型,计算了改进模型的估计量及其方差,并对改进模型进行了分析,得出改进模型具有较好的精度．     

数量特征敏感性问题随机化回答的改进模型

研究数量特征敏感性问题的调查方法,设计了一种数量特征敏感性问题的随机化回答改进模型,计算了改进模型的估计量及其方差,并对改进模型进行了分析,得出改进模型具有较好的精度。     

随机截尾的Warner与Simmons模型

本文在随机截尾模型的基础上,为了提高回答者的合作程度,提出了两种改进的调查敏感性问题数量特征的随机化回答方法。     

敏感性问题调查方法探讨

人们为研究某一问题往往需要进行调查.但有些问题采用通常使用的口头询问、开调查会或信访的方式,则不是无法调查就是难以获得真实情况.这类问题即所谓的“敏感性问题”.对这种敏感性问题的调查可采用“随机化选答”的方法. 随机化选答方法的最大优点应是能为调查对象保守秘密.但目前的教科书或期刊中所介绍的随机化选答方法有的实际上并不能为全部调查对象保守秘密.如文献[1]、[2]的方法;有的虽能保密,但由于方法本身的缺陷,使调查对象若无相当高的文化水平,则不易正确回答,如文献 [3]所介绍的另一种方法.有关敏感性问题的调查方法的保密性…     

随机化回答模型中的贝叶斯方法

本文将贝叶斯方法应用到敏感性问题中的随机化回答调查法中,讨论了西蒙斯的一个样本的无关问题模型中的贝叶斯估计和最大后验估计,并给出了这两种估计的一种近似算法．     

数量特征敏感性问题调查的两个随机化回答模型

研究数量特征敏感性问题的抽样调查,设计了基于离散均匀分布和均匀分布的两个随机化回答模型     

一种双扰动数量特征随机化问答策略

本文给出一种双扰动随机化回答模型.理论上扰动变量的引入会降低随机化调查的效率,本文使用两个设计参数设计了一种合理的双扰动变量随机化问答技术,在不降低装置对个体保护度的情况下,得出的结论表明,使用两个扰动变量可以提高调查装置的效率.通过数值模拟验证了本文模型的效率优于Bar-Lev,Bobovitch和Boukai 2004年单扰动回答模型的效率.     

一种可供选择的随机化调查方法

本文提出了一种新的随机化调查方法,Warner(1965)和Horvitz,Simmons(1967)随机化回答方法是本文方法的特殊情形.这一方法比Warner(1965)方法和Mangat(1990)方法更有效. 当考虑存在不真实回答时,在一定的条件下并且不损失对个体保护度和不增加调查成本的前提下,提出的方法优于Simmons(1967)方法和Sarjinder Singh(2000)方法.对简单随机不放回抽样,在总体非敏感属性个体比例未知的情况下,给出了两个子样本容量的最优配置.     

二分总体中随机化调查法的一种新的估计量及协方差改进估计

本文在使用以正态分布作为随机化分布的随机化回答调查法的情况下;给出了二分总体中对一敏感性问题属于Ａ类所占比例的θ的一种新的估计量,并利用Ｆｒａｎｋｌｉｎ（１９９０）［１］及Ｃｈｕａ和 Ｃｈｉａｎｇ（１９９５）［２］给出的估计量构造了一种协方差改进估计,然后对这几种估计量进行了比较,最后给出了苦干定理的证明．     

敏感性问题“随机变量和”回答模型

孔圣元，孟生旺．敏感性问题“随机变量和”回答模型．数理统计与管理，１９９８，１７（２），３５～３９．本文依据概率论中“随机变量和”的分布理论，对敏感性问题的调查，提出了一个新模型，即“随机变量和”回答模型，实现了敏感性问题的问卷调查。本文给出了模型的最优估计量及其方差的计算公式，讨论了模型参数的合理选择，同时还得出了一个有趣的结果：“随机化回答模型”包含在“随机变量和”回答模型之中。     

多项选择随机化调查的多样本模型——敏感性问题调查方法(Ⅲ)

敏感性问题调查中常会碰到问题回答为多项选择的情况 ,本文介绍多样本调查模型 .     

数量特征的随机化回答模型(上)——随机化调查方法V

本文介绍数量特征随机化调查方法 ,由于篇幅分 (上 ) ,(下 )两期刊出 ,上篇介绍无关模型 ,转换模型 ,随机截尾模型     

关于大学生某些敏感性问题的调查与统计分析

(一) 为较真实地了解到大学生目前政治思想状况,我们采用随机化选答的方式就大学生 某些较敏感性问题作了调查和统计分析,并已将结果提供给有关领导. 人们在进行社会调查中经常会碰到一些敏感性或高度私人机密的问题。如“你高考 中作弊了吗!”“你拥护共产党吗!”等等·对这类问题,若直受询问被访者或采用匿 名答卷(被访者担心会从字迹中被辨认出来)的方式都很难于得到真实地回答.文献〔1〕 (2)介绍了随机化选答的方法来处理这类问题. 所谓“随机化选答”,就是对某一敏感性问题,向被访者提出两个问题.如调查政 治信仰,可向学生提如下两个问…     

一种调查敏感性问题的随机化方法

根据已有的调查定性敏感性问题的方法,本文提出了一种新的随机化调查方法,该方法得到的估计量在一定条件下具有较小的方差.     

双辅助信息随机化回答模型的两种估计量

随机化回答技术是进行敏感性问题调查和推算总体特征比例的一种有效方法.通过在随机化回答技术中使用辅助信息,可以提高估计量的精度,从而得到更为合理的调查结果.在随机化回答技术中引入两个辅助信息,提出比方法和比方法与回归方法组合的两种估计量,计算了这两种估计量的均方误差,并通过数值计算验证了两种估计量的合理性.     

数量特征的随机化回答随机变量加法、乘法模型——随机化调查方法Ⅵ

本文介绍随机化调查中的加法、乘法模型 ,此二方法可用于估计被调查的敏感量的分布或期望值等 ,本文仅论及估计期望值的有关公式     

敏感性问题抽样调查的应用注记

本文对敏感性问题抽样调查在应用中发现的一些问题作了初步探索，考虑了同时调查多个敏感性问题时，用每个问题分别独立地随机化回答敏感性问题与之配对的另一问题的方法，此时估计每个敏感性问题的相关性，给出了极大似估估计及贝叶斯估计，另外，还考虑了用一次随机化回答几个敏感性问题或与之配对的另几个问题的情形。     

连续变量隐私问题的随机化回答模型

本文讨论连续变量隐私问题的抽样调查方法,建立了两个随机化回答模型,并在上述模型下给出总体均值的无偏估计、估计量的方差及方差的估计量