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．     

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改进方法--随机化调查方法Ⅱ

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。     

一个可供选择的敏感问题调查技术

为了估计一个人群总体中具有敏感属性个体的未知比例，本文提出了一种简便易行的随机化回答技术．提出的方法不需要对样本个体直接询问敏感问题．每个响应者要求根据抽自两个卡片包的两张卡片的颜色和响应者是否具有敏感属性作出一个序对的回答．通过设计参数的适当选择，说明提出的方案比已有的一些随机化策略具有更高的效率．另外，这一策略对个体隐私具有很好的保护性且容易实施．     

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     

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。     

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…     

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。     

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．     

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     

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。     

敏感性问题的抽样调查中非随机化响应技术的新进展

在社会学、经济学、医学、心理学或政治学的许多抽样调查中,往往会涉及到一些具有敏感性的调查项目.如果直接询问受访者,由于涉及到个人隐私而使得他们拒绝回答甚至报告错误的答案.因此,发展合适的统计模型以鼓励受访者提供真实的回答且保护他们的隐私显得尤为重要.非随机化响应技术相较于传统的随机化响应技术具有可重复性、节省成本、应用范围广等优点.本文对近十年来提出的九种非随机化响应技术进行了回顾和比较,可为研究人员进行敏感性信息搜集与分析提供有用的选择.     

操作风险计量研究——基于贝叶斯Copula方法

商业银行操作风险的计量存在两个重要的问题,一个问题是损失数据缺乏,另一个问题是各部分之间的风险相关问题.结合Bayes估计和Copula函数解决了上述两个问题并基于中国商业银行操作风险的损失数据对对操作风险的计量进行了实证分析.实证分析的结果表明无论考虑风险相关与否,基于极大似然估计的VaR与基于Bayes估计的VaR具有一定的差距.     

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.     

商业银行操作风险计量模型的Bayes估计

对于商业银行来讲,一个很重要的问题是损失数据缺乏,而损失数据缺乏会影响模型参数的估计,用Bayes估计解决了这一问题.Bayes估计的方法利用商业银行专家提供的意见确定先验分布,能够有效地解决损失数据缺乏的问题.实证分析的结果表明,Bayes估计与极大似然估计的结果.不考虑存在着一定的差距.不考虑各部分风险之间的相关性,基于Bayes估计与极大似然估计时VaR与ES的大部分结果相差不大.     

对称连续分布函数的最优不变估计

该文考虑了未知对称连续分布函数的不变估计问题.连续分布函数在单调变换群下是不变的^[1], 但这个变换群不能保证对称分布函数的不变性.于是, 所要研究的判决问题在单调变换群下不再是不变的. 为了保证判决问题不变性, 考虑一个新的变换群—单调奇变换群, 它确保了所研究的判决问题的不变性.注意到对称分布函数零点的特殊性质, 即, 对任一对称分布函数F, 均有F(0)=1/2,通过视零点为一伪观察值, 得到了所有的非随机化不变估计, 并在不变估计中找到了最优不变估计.     

敏感问题调查设计以及估计

对于多项选择敏感问题抽样调查,为了避开以往使用随机化调查时使用随机化装置带来的不便,提出一种间接问卷调查策略.结合问卷设计对个体隐私的保护度,对辅助信息的选择提出了的建议,并得到了敏感属性比例的极大似然估计和Bayes估计.数据模拟的结果显示,相比于极大似然估计,小样本时Bayes估计便有较高的精度.随着样本量的增加,两种估计结果趋于一致.提出的间接问卷调查策略,相比于以往的随机化调查技术,具有方便、省时等特点,可在实践中应用.     

敏感问题问卷设计技术

巳有的随机化策略,都是通过设计某类特殊的随机化装置实现敏感问题抽样调查的.本文提出了敏感问题调查的简单、方便、实用的问卷调查方法,并讨论了敏感属性比例的估计及其方差.经过比较得出在相同的保护度下,已有的随机化策略与问卷调查方法在精度上各有得益.