检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:万舒晨 Wan Shuchen
机构地区:[1]国家统计局工业统计司
出 处:《调研世界》2019年第5期34-41,共8页The World of Survey and Research
基 金:全国统计科学研究重点项目"小微工业企业抽样调查问题研究"(2013LZ34);国家社科基金项目"大数据背景下非概率抽样的统计推断问题研究"(15BTJ014)
摘 要:在我国政府统计中,小微企业抽样调查设计了连续性抽样体系,对小微企业样本轮换问题的研究非常必要。在实际调查中,很多来自多个政府部门或者大数据背景下的各种数据源都有可能形成辅助信息,可用于提高小微企业抽样调查的推断精度。针对小微企业消亡、新增变动频繁的特点,在总体单位及样本量变动的一般条件下,本文创新性地将样本轮换模型与辅助信息紧密结合,提出了带辅助信息的样本轮换模型。通过一系列推导证明,探讨估计量的构造和最优样本轮换率的控制,得到了估计量方差的有关结论,提高了样本轮换的精度。在此基础上,本文梳理总结了小微企业的各种样本轮换模型,并通过相关实证模拟研究对理论研究结果进行了验证。
关 键 词:带辅助信息的样本轮换模型 小微企业抽样调查 样本轮换率 轮换样本和抽样样本 抽样精度
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