基于最终类集的复杂样本设计研究

本文依据最终类集样本可以近似均等选择概率下各种多阶段抽样设计样本的理论,构建出多阶段抽样下复杂样本设计的理论分析框架,解析出影响复杂样本估计量设计效应的两个基本因素:最终类集同质系数和最终类集规模,分析了它们对复杂样本估计量设计效应的影响机理及相互作用机制,并应用于我国一体化住户调查的主样本设计。     

二阶段整群抽样的样本大小估计公式及其在医疗费用调查中的应用

本文利用哥西不等式原理及求极小值方法 ,在限定抽样误差的大小使调查花费最小及限定调查花费的大小使抽样误差最小两种情况下 ,对常用的二阶段整群抽样 ,推导出其最优样本大小计算公式 ,在中国铁路职工医疗费用的调查中取得了成功的应用。     

混合效应模型在儿童生长发育研究中的应用

本文将混合效应模型应用于儿童生长发育研究 ,实例表明 ,混合效应模型是研究儿童生长发育规律的一种有效、实用的方法     

运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用

社团结构研究是复杂网络这一前沿领域中的重要问题,同运筹学有着密切的关联。本文介绍了传统社团结构问题的基本定义,以及最近十年通过应用运筹学理论对该问题的研究进展。这些进展包括启发式模型,到随后的概率优化模型,以及组合优化模型。通过这些介绍,说明了运筹学方法论和基本工具在复杂系统研究中所起到的重要作用。     

平均样本间隔的性质及其在拍卖中的应用

研究了平均样本间隔E(Xk+1:n-Xk:n)的性质.证明了当X具有DRHR年龄性质时,E(Xk+1:n-Xk:n)关于样本容量n递减.而当X具有IFR年龄性质时,E(Xk+1:n-Xk:n)-E(Xk+2:n+1-Xk+1:n+1)非负.最后,讨论了主要结果在拍卖模型中的应用.     

混合模型及其在药理研究中的应用

目的：减少人们误用统计学的机会,使药理学研究中定量资料的统计处理更加科学;方法：揭示药理学研究中一种最常见的实验设计类型及其资料的特点,指出许多医学期刊中常用ｔ检验和一般方差分析处理这种资料的错误,并给出正确的统计分析方法;结果：展示了混合模型在分析复杂数据结构中的特殊作用;结论：一般线性模型在处理含随机效应的数据时存在困难,而运用混合模型便可灵活有效地使之得以解决     

Bellman最优原理在复杂加权网络中的应用研究

针对现有算法及软件计算复杂加权网络介数的局限性,应用Bellman最优原理于复杂加权网络介数计算中,并针对复杂网络动态演化,节点众多,重点,节点间无边连接等特点作了相应修改.依算法实例计算出了复杂加权网络的最短路径长、最短路径和介数,最后经验证算法具有较快的运行速度和较准确的结果.     

技术市场与科技创新互动效应研究——以北京技术市场为例

从技术市场与科技创新的作用机制入手,基于格兰杰因果检验、VAR模型、脉冲响应函数、方差分解等方法,实证分析北京技术市场与科技创新的作用关系,发现北京技术市场与科技创新存在因果关系,但当前北京技术市场对科技创新的促进作用却相当有限,今后应重点加强技术市场对科技创新的引导建设.     

我国A股房地产板块羊群效应研究

借助CSAD模型、马尔科夫转换模型和GARCH模型的研究结果表明我国A股房地产板块存在明显的羊群效应且存在如下特点:非对称性,扩张期较衰退期更为显著;规模差异性,大盘股较中小盘股更为显著;房地产调控政策影响的非对称性,紧缩政策较之宽松政策会诱发更加明显的羊群效应;产业链传染性,上下游行业中的羊群效应产生影响.非系统性风险和系统性风险都对A股房地产板块羊群效应产生了促进影响,且系统性风险的影响较大.     

灰色自记忆耦合模型在复杂装备费用测算中的应用

为了全面提高复杂装备费用的合理使用度,构建了复杂装备费用测算的灰色自记忆耦合模型,借助自记忆预测技术来提高其预测精度.模型通过有机耦合自记忆原理与传统灰色模型,综合了两者各自的优势.系统的自记忆方程包含多个时次初始场而不仅是单个时次初始场,从而克服了传统灰色预测模型对初值比较敏感的弱点.通过对复杂装备费用测算的两个案例分析,验证了该耦合模型由于充分挖掘了多时点系统历史资料,能够紧密捕获复杂系统的演化路径.三个误差分析指标综合验证了灰色自记忆耦合模型的可靠性和稳健性,以及较其他传统统计方法和灰色预测模型明显优越的预测能力.研究结果表明,所提出的灰色自记忆耦合模型丰富了装备费用测算方法,值得推广应用于其他类似的复杂装备费用测算问题.     

住户调查中户内样本抽样方法的比较研究

抽样调查是获取社会经济调查数据的主要手段,其抽样设计一般采用分层多阶段不等概的抽样设计。但是,在抽样设计和实际抽样中,人们往往忽视末端样本个体的抽样,本文主要基于中国家庭动态跟踪调查数据对末端样本的概率抽样方法进行比较研究。     

事后分层方法及其在交通运输抽样调查中的应用

本文介绍事后分层技术，说明了它不仅可用于简单随机抽样，而且可以用于放回ＰＰＳ抽样。给出了事后分层估计量的形式，证明了它的无编性，并给出了它在交通运输抽样调查中的应用。     

An Example of the Application of a Systematic Method to Design

This paper is concerned with using the digital computer as an aid to the solution of a class of multivariable design problems and reports some experience. The input to the computer is a set of design variables and a set of interactions between these variables, while the output consists of a hierarchy of groups of highly interacting variables. Both the preparation of the input and the interpretation of the output depend on subjective decisions by the designer using the computer. A specific application was therefore investigated in which different sets of inputs were compiled by three different designers, using 18, 38, 58 and 185 variables. The four outputs were analysed to compare their usefulness as a design aid in proportion to the effort required for their preparation. An IBM 7044 computer was used and a guide is given for the estimation of program running times on this machine.     

连续性抽样调查理论研究综述

从国外近60多年来的理论及其应用研究情况来看,连续性抽样调查是一个具有极大理论研究价值的新领域,在我国也具有广阔的应用价值。本文选择连续性抽样调查作为研究对象,对国内外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并重点总结了各类连续性抽样设计与抽样估计方法,进一步归纳出存在的问题及未来继续研究的新趋势,另外也为该理论在我国实际调查中的应用研究奠定扎实的理论基础,使我国统计调查工作少走弯路,尽快与国外统计调查工作接轨。     

中国人民银行城镇户调查抽样方案的设计

本文采用多级、分层、ＰＰＳ与等概率相结合的混合抽样方法,在考虑实际条件和限制的情况下,尽可能地使抽样的科学性和可操作性得到较好的结合,为中国人民银行的全国城镇储户调查设计了切实可行的抽样方案     

山东电视观众满意度调查抽样方案设计

本文给出山东电视观众满意度调查的抽样方案设计 ,构造了两类目标量的估计量 ,并对估计量的精度进行了分析。     

基于局部多项式回归的模型校准抽样估计研究

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。     

大数据背景下的抽样调查

大数据具有体量大、种类丰富、增长速度快等特点,同时也存在价值密度低、代表性差等问题,为抽样调查带来了机遇与挑战.大数据背景下的抽样如何适应新的变化、具有怎样的发展和应用?文章从三个角度进行了讨论.一是在数据流环境下产生了一些适应性强的新型抽样方法,能够高效、准确地获得有代表性样本,并兼顾存储空间、处理的时间与能力.二是...     

大数据背景下产品质量抽样调查的样本量设计

产品质量抽样调查是政府质量监督部门监管产品质量状况的重要手段,在历年的产品质量抽样调查中,也累积了大量的实际数据.文章将大量数据提供的先验信息和抽样调查中的样本量设计进行了有效的结合,利用大数据提供的有价值信息作为辅助信息,使用聚类等方法对调查对象进行分层,根据各层的不同特点利用优先数系确定各层间相对误差限的关系,进而...     

大数据背景下平台类企业开展抽样调查的应用研究

大数据背景下,对于抽样调查的必要性和重要性,目前还存在一定争论.文章定义了两种类型的大数据场景,一种是现有数据量海量的情况;另一种是现有抽样框名录海量的情况.对于抽样框名录海量的情况下,抽样调查既必要又重要.文章基于某平台类企业的海量抽样框名录,对该平台类企业关心的问题采用目录抽样的方法进行抽样调查研究,并考虑了样本轮...