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题名样本轮换下事后分层的最短距离校准估计方法
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作者
马金萍
雒晶晶
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机构
西安财经大学统计学院
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出处
《统计与决策》
北大核心
2025年第9期35-41,共7页
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基金
国家社会科学基金重大项目(21&ZD147)
国家社会科学基金资助项目(23BTJ024)
+1 种基金
陕西省哲学社会科学研究专项(2025YB0215)
西安财经大学研究生创新基金资助项目(23YCZC08)。
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文摘
为及时、准确地反映调查总体的变化和发展规律,调查部门通常应用连续性抽样方法对其进行调查。对于连续性抽样调查的样本轮换方法,文章应用事后分层回归估计形式构建现期总体均值估计量。以前期调查值和现期辅助变量为约束条件对估计量进行校准,使用最短距离法获取校准权重,构造校准组合估计量。同时,给出校准组合估计量的方差表达式及最小方差,并与事后分层回归组合估计量进行比较。最后,通过蒙特卡罗随机模拟实验验证几种常见分布下校准组合估计量的校准效率,并在对“四下”硒产业小微企业2022—2023年数据进行连续两期调查时,使用该抽样设计和校准估计方法进行抽样调查方案设计和校准估计。模拟实验和实例分析结果均表明,事后分层校准估计方法具有较好的适用性和估计效果。
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关键词
样本轮换
事后分层
辅助变量
校准组合估计量
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Keywords
sample rotation
poststratification
auxiliary variables
calibration combination estimator
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分类号
C811
[社会学—统计学]
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