市场调查研究

市场调查研究柯惠新（北京广播学院调查统计研究所）编者按本刊从本期开始连续登载北京广播学院调查统计研究所所长柯惠新博士的《市场调查研究》一文．该文介绍了有关市场调查研究的基本知识，具体内容有：市场调研的含义、内容和种类；实地调查的基本方法；问卷的设计：...     

裂区设计连续调查的条件影响及重抽样核实调整

条件的影响是有匹配样本的连续调查特有的计量误差来源。本文在变异计量误差模型之下，研究了未调整时条件影响对两期裂区设计连续调查中采用的组合差估计量的统计影响，同时提出了重抽样核实调查方法，得到了调整后的无偏估计量，计算了调整后估计量的方差。讨论了调整后估计量准确度比未调整估计量准确度高的条件。     

风险值的估计及其周期分析

本文提出了两种风险值的估计方法，这两种方法均是先估计出收益的分布，然后求得分布左侧p分位点作为风险值的估计．第一种方法是用核估计方法得到收益的分布估计；第二种方法则是由分布的核估计算得收益的众数，引入所谓的广义半t分布拟合众数左侧的样本．文章以上证指数为实例验证了这两种方法的可行性与精确性．最后我们利用上述两种估计方法得到了上证指数风险值的波动主周期．     

裂区设计连续调查的条件影响及重抽样核实调整

条件的影响是有匹配样本的连续调查特有的计量误差来源。本文在变异计量误差模型之下，研究了未调整时条件影响对两期裂区设计连续调查中采用的组合差估计量的统计影响，同时提出了得抽样核实调整方法，得到了调整后的无偏估计量，计算了调整后估计量的方差，讨论了调整后 估计量准确度比未调整估计量准确度高的条件。     

定期连续调查的一种优选抽样方案

蔡择林．定期连续调查的一种优选抽样方案．数理统计与管理，１９９８，１７（２），２６～２９．在数据可回溯的定期连续调查中，考虑到老单位被保留下来时，调查费用一般较低这一因素，本文在确定的最优准则下，给出了一种最优抽样方案，并将该方案与一些常用的方案作了比较。     

市场调查研究（Ⅱ）

市场调查研究（Ⅱ）柯惠新（北京广播学院调查统计研究所）第二节实地调查的基本方法──原始数据和资料的收集方法．２．１基本方法的分类按照调查问题的构造，可分为结构型调查法和无结构型调查法。例如问卷调查一般属于前者，小组面谈或个别深谈等调查形式一般属于后者...     

固定样组纵向调查"间歇式"期单元无回答的加权调整

期单元无回答误差是固定样组纵向调查中经常出现的一类抽样误差，如果不对之进行调整，则往往造成估计量的偏差，已经提出的两种加权调整方法不易处理“间歇式”期单元无回答。在本文中，我们提出了纵横加权调整方法，这一方法克服了已有方法的不足，我们所作的模拟研究表明，纵横加权方法降低了估计量的偏差，并在作两调查期指标均值变化分析时，充分利用了两期回答状态的相关信息，提高了变化估计量的准确度。     

生存分析中乘积限估计的大样本性质

生存分析中，人们关心的问题之一是利用不完全的寿命调查数据估计生物折寿命分布。在实际问题中，比较常见的不完全数据包括右删失数据，左截断数据和左截断右删失数据。利用这三种数据估计寿命分布时，常用的统计量是乘积限估计。于是，乘积限估计的大样本性质的研究一直受到关注。本文就这方面的研究近况做一比较系统的论述。     

两参数Weibull分布平均寿命的置信下限

王蓉华，徐晓岭．两参数Ｗｅｉｂｕｌ分布平均寿命的置信下限．数理统计与管理，１９９８，１７（２），４３～４５．本文给出了求两参数Ｗｅｉｂｕｌ分布定数截尾下平均寿命置信下限的一种方法     

具有位相型修理的离散时间可修排队系统

本文研究了具有一般独立输入，位相型修理的离散时间可修排队系统，假定服务台对顾客的服务时间和服务台寿命服从几何分布，运用矩阵解析方法我们给出系统嵌入在到达时刻的稳态队长分布和等待时间分布，并证明这些分布均为离散位相型分布．我们也得到在广义服务时间内服务台发生故障次数的分布，证明它服从一个修正的几何分布．我们对离散时间可修排队与连续时间可修排队进行了比较，说明这两种排队系统在一些性能指标方面的区别之处．最后我们通过一些数值例子说明在这类系统中顾客的到达过程、服务时间和服务台的故障率之间的关系．     

腹泻病的电话访问抽样方法和实施

目的:探讨电话访问的抽样方法。方法:电话访问重庆市主城区居民腹泻病的两周患病率,设计分层、PPS、等概率相结合的四阶段混合型抽样,其中第二阶段设计四种方法,即字冠等权抽样、街道定权抽样、电话局定权抽样、街道PPS抽样。结果:字冠等权抽样的空号率为52.62%,拨号效率最低,街道PPS抽样的空号率为14.68%,拨号效率最高。结论:街道PPS抽样拨号效率高,电话局定权抽样覆盖面更广、随机性更好,可选择其一或将两种方法结合使用。     

Algorithms to Find Exact Inclusion Probabilities for Conditional Poisson Sampling and Pareto πps Sampling Designs

Conditional Poisson Sampling Design as developed by Haje´k may be defined as a Poisson sampling conditioned by the requirement that the sample has fixed size. In this paper, an algorithm is implemented to calculate the conditional inclusion probabilities given the inclusion probabilities under Poisson Sampling. A simple algorithm is also given for second order inclusion probabilities in Conditional Poisson Sampling. Furthermore a numerical method is introduced to compute the unconditional inclusion probabilities when the conditional inclusion probabilities are predetermined. Simultaneously, we study the Pareto ps sampling design. This method, introduced by Rose´n, belongs to a class of sampling schemes called Order Sampling with Fixed Distribution Shape. Methods are provided to compute the first and second order inclusion probabilities numerically also in this case, as well as two procedures to adjust the parameters to get predetermined inclusion probabilities.     

Sampling of Operators

Sampling and reconstruction of functions is a fundamental tool in science. We develop an analogous sampling theory for operators whose Kohn-Nirenberg symbols are bandlimited. We prove sampling theorems for in this sense bandlimited operators and show that our results generalize both, the classical sampling theorem, and the fact that a time-invariant operator is fully determined by its impulse response.     

相对强弱指数的最佳参数组合

本文首先提出了广义均匀设计抽样,并给出了利用广义均匀设计抽样在半连续半离散区域上求取函数最值的方法,之后利用这种方法,针对香港股票市场,给出了技术分析指标－相对强弱指数的最佳参数组合．     

序集抽样中$M$估计分布的随机加权逼近

序集抽样是一种适用于准确测量花费太高而排序费用可以忽略不记时的一种抽样方法.讨论了序集抽样下的对于一般分布族M估计的相合性和渐近正态性并且通过随机加权的方法来估计M估计的分布.     

为PPS抽样而进行双重抽样的方法

本文把双重抽样技术用于ＰＰＳ抽样，给出了该方法下总体总值的无偏估计量，估计量的方差及方差的无偏估计公式。     

对多等级质量产品（以σ衡量）抽样数n值的计算及分极标准的制定方法

本文利用抽样分布理论，对以σ衡量质量的多等级产品质量检验问题，提出了一个具体的处理方法，该方法给出了计算抽样数的公式，也给出了确定各等级之间距离的计算方法，揭示了抽样置信度、抽样数ｎ、等级距离三者之间的关系。并按本文的方法，提出了对广东商检局出口桑蚕丝原抽样方案的修改意见。     

Hilbert space analysis of Latin Hypercube Sampling

Latin Hypercube Sampling is a specific Monte Carlo estimator for numerical integration of functions on with respect to some product probability distribution function. Previous analysis established that Latin Hypercube Sampling is superior to independent sampling, at least asymptotically; especially, if the function to be integrated allows a good additive fit. We propose an explicit approach to Latin Hypercube Sampling, based on orthogonal projections in an appropriate Hilbert space, related to the ANOVA decomposition, which allows a rigorous error analysis. Moreover, we indicate why convergence cannot be uniformly superior to independent sampling on the class of square integrable functions. We establish a general condition under which uniformity can be achieved, thereby indicating the rôle of certain Sobolev spaces.     

Sampling inequalities for infinitely smooth functions,with applications to interpolation and machine learning

Sampling inequalities give a precise formulation of the fact that a differentiable function cannot attain large values if its derivatives are bounded and if it is small on a sufficiently dense discrete set. Sampling inequalities can be applied to the difference of a function and its reconstruction in order to obtain (sometimes optimal) convergence orders for very general possibly regularized recovery processes. So far, there are only sampling inequalities for finitely smooth functions, which lead to algebraic convergence orders. In this paper, the case of infinitely smooth functions is investigated, in order to derive error estimates with exponential convergence orders.