人口普查覆盖误差估计量研究

本文研究用来估计人口普查覆盖误差的双系统估计量、普查错误计数估计量、普查遗漏估计量,以及它们的抽样方差估计量。采用文献解读与数理模型相结合的研究方法。创新之处在于,提出精度高的普查遗漏估计量,厘清了估计普查净误差两种公式的数量等价关系及其应该具备的条件。以土耳其1990年人口普查质量评估资料做实证分析。实证结果表明,1990年土耳其全国人口普查净误差率为6.5%,普查遗漏率为9.4%,普查错误计数率为2.9%。研究对我国未来人口普查质量评估方案的制订有借鉴价值。     

论双系统估计量的无偏性

人口普查质量评估中所使用的双系统估计量是否为无偏估计量是一个很值得深入讨论的问题。只有无偏,才能确保使用双系统估计量估计的目标总体实际人数及人口普查净误差平均等于它们的实际数。针对人口普查质量评估工作中所使用的双系统估计量,论证这个估计量的无偏性条件。采用从既定假设出发进行推演的路径论证。研究结果表明,双系统估计量是目标总体实际人数无偏估计量的必要但非充分的条件是,人口普查与其质量评估调查相互独立以及目标总体中的每一个人在人口普查中的登记概率相同,在质量评估调查中登记的概率也相同。     

交互作用偏差对双系统估计量的影响

虽然双系统估计量目前是人口普查质量评估领域估计总体实际人口数的主要方法,但其内在固有的缺陷却依然存在,即由于人口普查与其质量评估调查不独立引起的交互作用偏差使其低估或高估人口数。独立性假设失败源于在普查及其质量评估调查中登记的因果相关性,以及在普查及质量评估调查中登记概率的异质性。Bell模型是当前公认的测算交互作用偏差的有效方法。该方法建立在0-17岁及成年女性的双系统估计值不存在交互作用偏差的假设条件下。利用美国普查局提供的2010年资料全面展示了双系统估计量交互作用偏差的测算过程。实证结果表明,黑人成年男性的双系统估计值存在显著的交互作用偏差。研究有助于我国在未来人口普查质量评估工作中意识到交互作用偏差的存在,把测算的交互作用偏差添加到双系统估计量估计的人口数中,并依据修正后的双系统估计值计算人口普查净误差。     

人口总数估计:基于三系统估计量与比率估计量的组合方法

受多种因素影响,人口普查结果不可避免地偏离真实人口总数,如何构造一个统计性质优良,适用范围广的人口总数估计量,精准把握人口变动趋势是政府统计工作的重要议题.本文解读了英国统计局普查年人口总数估计的经验方法,据此提出三系统估计量与比率估计量组合的人口总数估计方法.模拟研究结果表明,在人口总体合理分层的基础上,新方法能较好...     

基于四系统估计量的人口普查净覆盖误差估计

针对当今人口普查净覆盖误差估计领域所使用的双系统估计量内含交互作用偏差和尚未投入使用的三系统估计量未有效使用人口行政记录的问题,以四系统估计量为研究目标.为实现目标,采取文献解读法、抽样估计法和现场调查法,研究4次捕获模型、全面登记的四系统估计量和抽样登记的四系统估计量.研究表明:四系统估计量须在等概率人口层建立及使用,否则产生异质性偏差;构造四系统估计量应该分两步进行,首先构造全面登记的四系统估计量,然后使用双重扩张估计量构造全面登记的四系统估计量的子总体指标的估计量,以得到抽样登记的四系统估计量;分层刀切抽样方差估计量适合于近似计算抽样登记的四系统估计量及净覆盖误差的抽样方差.研究价值在于,四系统估计量有望应用于政府统计部门未来的净覆盖误差估计.     

人口普查质量评估调查中的双系统估计量

在通过问卷获取人口信息的人口普查中,总是存在不同程度的人口多报或漏报,导致普查人口数偏离实际人口数。这就需要对人口普查的质量进行评估。使用文献解读法探讨基于双系统估计量的人口普查净误差估计问题,包括抽样方法、抽样权数、双系统估计量的建立,等等。这有助于我国构建科学适用的以双系统估计量为核心的人口普查质量评估理论方法体系。     

美国2000年和2010年人口普查质量评估方法解读

人口普查后独立组织一次调查估计其覆盖误差率。美国从1980年开始在人口普查的事后质量检查中使用双系统估计量来估计人口总体真实人口数,并依据它来估计普查的覆盖误差率。后来,这种估计量在世界上其他一些国家人口普查的事后质量检查中也先后被采用。本文以美国2000年人口普查的事后质量检查方案ACE和2010年将要实施的新方案CCM为基础,解读构造双系统估计量的若干理论与实践问题。     

双系统估计量的交互作用偏差研究

使用人口普查及其事后质量评估调查数据构造的双系统估计量,是目前包括中国、美国和英国在内的绝大多数国家或地区估计普查年人口总数的常用方法。然而,双系统估计量的诟病之处在于,违背独立性和同质性这两个假设条件而引致的交互作用偏差,会造成普查年人口总数被不同程度地高估或低估。对此,本文采用理论分析方法解析双系统估计量交互作用偏差的产生和影响,提出使用仿真模拟试验方法测度不同情形下双系统估计量交互作用偏差。通过设定个体两次捕获概率及其标准差、列联表优势比等三个参数实现仿真模拟实验与实际背景的衔接。研究发现:当违背独立性假设条件时,正相关性和负相关性引起的交互作用偏差分别使双系统估计量低估和高估真实人口总数,且负相关性对双系统估计量的影响强于正相关性的影响;当违背同质性假设条件时,双系统估计量交互作用偏差会导致真实人口总数被低估,且异质程度越大,低估程度越严重;当同时违背同质性和独立性条件时,异质程度与相关性大小引起的双系统估计量交互作用偏差具有累加效应,异质程度的影响强度高于相关性的影响强度;大多数情形下个体捕获概率越高,双系统估计量的统计性质越好。本文的研究有助于实务工作者更好地了解双系统估计量的交互作用偏差问题,提高双系统估计量的准确度和精度;为2020年中国人口普查方案的设计和制定提供有价值的技术指导。     

基于双系统估计量的人口普查净误差估计

针对中国和其他许多国家在使用双系统估计量时所存在的未对总体人口事后分层和未估计小区域净误差等诸多问题,从理论和实际操作层面构造基于捕获-再捕获模型的双系统估计量及合成双系统估计量.采用数理模型分析技术和抽样推断方法,研究双系统估计量,双系统估计量的抽样方差估计,以及小区域的净误差估计.研究结果表明:双系统估计量须在事后...     

人口普查质量评估中抽样后分层变量的选择

在人口普查质量评估中,为了计算人口普查误差,通常先要用双系统估计量来构造一个实际人口数的估计量。而双系统估计量要求在被普查登记概率相同的同质人口总体中构造。为此,需要对人口普查质量评估中抽取的样本中的人按照影响人口被登记概率的诸种变量进行抽样后交叉分层,本文讨论了应用优比选择抽样后分层变量的理论与实践问题。     

相依线性回归系统的泛岭改进估计

对于一类相依线性回归系统，本文提出了一种泛岭改进估计，并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质，获得了若干深入的结果．     

The Pre－test Principal Components Estimator in the Two Seemingly Unrelated Regression System

ＴｈｅＰｒｅ－ｔｅｓｔＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓＥｓｔｉｍａｔｏｒｉｎｔｈｅＴｗｏＳｅｅｍｉｎｇｌｙＵｎｒｅｌａｔｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍＧｕｉＱｉｎｇｍｉｎｇ（ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄ...     

On optimality of regular projective estimators for semimartingale models,part ii: asymptotically linear estimators

In this paper we consider estimators that (asymptotically) admit a so called linear representation. Using a parametrization of the model, that has been defined in a previous paper [1], and a certain notion of smoothness of the parametrization, it is possible to define a concept of optimality for these estimators and to characterize the optimal estimators. In contrast with the situation in [1], only the compensator is fully parametrized by the parameter we want to estimate. Embedding the problem under consideration in the previously developed framework then requires the introduction of several nuisance parameters, that are needed to describe certain stochastic integrals with respect to the compensator of the jump measure     

加权p,q对称熵损失下一类指数分布模型参数的估计

在由信息论中的熵演绎出的一种新损失一加权P,q对称熵损失L(θ,δ)=θ/Pδp+δq/qθq-2(ρ,q>0)下,研究了一类指数分布模型c(x,η)θ-νe-νe-T(x)/θ的参数θ的Bayes估计的一般形式与精确形式,讨论了参数θ的形如cT(X)+d的一类估计的可容许性与不可容许性,并应用积分变换定理证明了参数θ的Bayes估计与可容许估计具有不变性,     

相关数据密度函数的非线性小波估计

本文考虑了严平稳随机序列密度函数的非线性小波估计,证明了在Besov空间中,非线性小波估计可达到最优收敛速度.进一步讨论了自适应非线性小波估计,证明了自适非线性小波估计可达到次最优速度即和最优速度相差in n.     

平衡数据结构下ANOVA 估计和SD 估计的比较

在线性混合效应模型下, 方差分析(ANOVA) 估计和谱分解(SD) 估计对构造精确检验和广义P-值枢轴量起着非常重要的作用. 尽管这两估计分别基于不同的方法, 但它们共享许多类似的优点, 如无偏性和有精确的表达式等. 本文借助于已得到的协方差阵的谱分解结果, 揭示了平衡数据一般线性混合效应模型下ANOVA 估计与SD 估计的关系, 并分别针对协方差阵两种结构: 套结构和多项分类随机效应结构, 给出了ANOVA 估计与SD 估计等价的充分必要条件.     

Improved estimation under Pitman's measure of closeness

Stein-type and Brown-type estimators are constructed for general families of distributions which improve in the sense of Pitman closeness on the closest (in a class) estimator of a parameter. The results concern mainly scale parameters but a brief discussion on improved estimation of location parameters is also included. The loss is a general continuous and strictly bowl shaped function, and the improved estimators presented do not depend on it, i.e., uniform domination is established with respect to the loss. The normal and inverse Gaussian distributions are used as illustrative examples. This work unifies and extends previous relevant results available in the literature.     

统计深度函数及其应用

次序统计量在一维统计数据分析中起着很重要的作用．多年来,人们一直在商维数据处理和分析中寻找“次序统计量”,却没有得到很满意的结果．由于缺少自然而有效的高维数据排序方法,因而象一维“中位数”的概念很难推广到高维．统计深度函数则提供了高维数据排序的一种工具,其主要思想是提供了一种从高维数据中心(最深点)向外的排序方法．不仅如此,统计深度函数已经在探索性高维数据分析,统计判决等方面带给我们一种全新的前景,并在工业、工程、生物医学等诸多领域得到很好的应用．本文介绍了统计深度函数概念及其应用,讨论了位置深度函数的标准,介绍了几种常用的统计深度函数．给出了由深度函数特别是由投影深度函数所诱导的位置和散布阵估计,介绍了它们的诸多优良性质,如极限分布,稳健性和有效性．由于在大多数场合下,高崩溃点的估计不是较有效的估计,而由统计深度函数所诱导的估计具有多元仿射不变性,并能提供理想的稳健性与有效性之间的平衡,本文还讨论了基于深度的统计检验和置信区域,介绍了统计深度函数的其他应用,如多元回归、带有变量误差模型、质量控制等,以及实际计算问题．指出了统计深度函数领域有关进一步的工作和研究方向．     

On the Bias of the Generalized Regression Estimator in Survey Sampling

It is well known that the generalized regression (GREG) estimator of the finite population total is asymptotically unbiased. Consequently, bias is negligible when the sample size is large. But the magnitude of the bias is not known, if we are estimating small areas or operating with small samples. Furthermore, beside the sample size, the bias depends on the auxiliary variables, on their relation to the study variable and on the sampling design. In small samples it is important to know sources of the bias and in some cases to use a bias-corrected regression estimator. The aim of the present paper is to derive approximate bias expressions of the GREG estimator under different population models and different sampling designs to study the magnitude of the bias.      

Componentwise estimation of ordered parameters ofk (≥2) exponential populations

We consider the estimation of ordered parameters ofk ( 2) exponential distributions by improving upon the usual estimators. TheBrewsterzidek technique is used to find sufficient conditions for an estimator of _i and/or _i (i=1,...,k), to be inadmissible with respect to the MSE criterion where _i and _i are the location and scale parameters respectively of thei-th exponential population. Using these sufficient conditions improved estimators of _i and/or _i (i=1,...,k) are obtained.