n＞2时πps抽样下方差估计量的算法实现

统计研究 ›› 2007, Vol. 24 ›› Issue (8): 68-71.

n＞2时πps抽样下方差估计量的算法实现

陈光慧刘建平

暨南大学经济学院统计学系

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-08-15 发布日期:2007-08-15

A Realization of Computing Method of Variance Estimator under Sampling when

Chen Guanghui ;Liu Jianping

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-08-15 Published:2007-08-15

摘要/Abstract

摘要： 为了解决抽样下方差估计量计算困难的难题，本文引入了Hájek近似方法，给出了二阶包含概率的一个近似公式。在此基础上，推导出Hájek近似方差，并根据Hájek近似方差公式提出了一个Hájek近似方差的估计量。通过实际数据的分析进一步表明，经过Hájek近似的方差估计量在样本量大于2时，不仅计算简便，而且估计准确，与真实的方差估计量相差甚小。

关键词: 抽样, Horvitz-Thompson估计量, Hájek近似

Abstract: In order to solve the problem of computing complex variance estimator for sampling, this paper uses Hájek approximation approach to obtain the approximation of joint inclusion probability, Hájek variance approximation and the estimator of Hájek variance.Using this variance estimator to do the empirical research, we draw the conclusion that sampling is easily implemented when the size of sample is larger than two because of the simplicity of computing variance.

Key words: sampling, Horvitz-Thompson estimator, Hájek approximation

陈光慧刘建平 . n＞2时πps抽样下方差估计量的算法实现[J]. 统计研究, 2007, 24(8): 68-71.

Chen Guanghui, Liu Jianping. A Realization of Computing Method of Variance Estimator under Sampling when[J]. Statistical Research, 2007, 24(8): 68-71.

[1]	陈光慧吴钰冰. 基于交叉子总体的抽样设计及其估计方法研究[J]. 统计研究, 2020, 37(8): 77-90.
[2]	赵为华等. 有序响应变量的贝叶斯模型选择及其在COPD疾病防治中的应用[J]. 统计研究, 2020, 37(3): 85-93.
[3]	秦磊等. 大规模数据下基于充分降维的Leverage重要性抽样方法[J]. 统计研究, 2020, 37(3): 114-128.
[4]	李毅等. 适应性网络空间抽样的设计及估计研究 [J]. 统计研究, 2019, 36(4): 95-105.
[5]	金勇进姜天英. 规模以下工业调查的若干问题研究 [J]. 统计研究, 2019, 36(3): 42-50.
[6]	陈光慧刘建平. 构建新时代现代化统计调查体系的问题研究[J]. 统计研究, 2018, 35(6): 11-17.
[7]	贺建风. 基于多重抽样框的校准估计方法研究[J]. 统计研究, 2018, 35(4): 104-116.
[8]	毕画伍业锋. 混合类型辅助变量下模型校准抽样估计研究[J]. 统计研究, 2017, 34(9): 120-.
[9]	吕萍. 复杂抽样设计下的域估计问题研究[J]. 统计研究, 2017, 34(7): 118-128.
[10]	吕萍. 抽样信息在复杂调查数据中的应用研究[J]. 统计研究, 2017, 34(1): 108-118.
[11]	“大数据中的统计方法”课题组. 大数据时代统计学发展的若干问题[J]. 统计研究, 2017, 34(1): 5-11.
[12]	秦磊等. 大数据下Leverage重要性抽样方法的稳健改进[J]. 统计研究, 2016, 33(8): 101-105.
[13]	李国安. 指数分布抽样基本定理及在四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数估计中的应用[J]. 统计研究, 2016, 33(7): 98-102.
[14]	周巍等. 多主题抽样调查中改进估计方法的研究[J]. 统计研究, 2016, 33(6): 94-102.
[15]	李翰芳等. 混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究[J]. 统计研究, 2016, 33(4): 97-103.