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国家社会科学基金(08BTJ010)

作品数:8 被引量:57H指数:5
相关作者:刘建平陈光慧贺建风更多>>
相关机构:暨南大学仲恺农业工程学院更多>>
发文基金:国家社会科学基金全国统计科学研究计划重点项目全国统计科学研究计划项目更多>>
相关领域:经济管理社会学理学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 7篇经济管理
  • 6篇社会学
  • 1篇理学

主题

  • 4篇连续性
  • 2篇统计调查
  • 2篇抽样估计
  • 1篇设计方法
  • 1篇统计调查方法
  • 1篇状态空间模型
  • 1篇滤波
  • 1篇卡尔曼
  • 1篇卡尔曼滤波
  • 1篇估计方法

机构

  • 8篇暨南大学
  • 1篇仲恺农业工程...

作者

  • 8篇刘建平
  • 6篇陈光慧
  • 2篇贺建风

传媒

  • 4篇统计研究
  • 2篇统计与决策
  • 1篇商业经济与管...
  • 1篇统计与信息论...

年份

  • 2篇2010
  • 3篇2009
  • 3篇2008
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
三维平衡多水平轮换设计及其连续性估计方法研究被引量:6
2009年
针对现行多水平轮换调查存在的一系列问题,本文提出三维平衡多水平轮换模式设计及其广义组合估计方法。在这套设计方法中,将各种偏差和两类相关关系引入到广义组合估计量公式中,提高了估计量的准确性,同时在多目标调查下还应用最优化方法确定一套最优系数,使得连续性的多目标调查的整体估计精度达到最高,同时又兼顾各类目标量的精度要求。这套系统化、理论化的设计方法将为我国未来开展多水平轮换调查提供理论指导。
陈光慧刘建平
连续性统计调查方法及其在我国的应用研究被引量:4
2010年
社会经济研究需要及时获取研究总体不断变化和发展的信息。连续性统计调查是获取研究总体不断变化和发展信息的基本方法,文章研究和比较了各种连续性调查方法,并总结西方发达国家在使用连续性调查方法过程中的成功经验,然后针对我国统计调查体制中存在的问题和不足,提出在我国建立一套连续性抽样调查体系,并进行规范化、制度化管理,以便更好地反映研究总体的不断变化和发展的情况,提高统计调查数据的准确性。
陈光慧刘建平
基于平衡单水平轮换的连续性抽样估计方法研究被引量:13
2008年
针对现存的各种单水平轮换模式和估计方法,本文提出一套统一的平衡单水平轮换模式。在此轮换模式下,引入两类相关关系,运用线性无偏估计方法,并通过使不同类型估计量方差的加权总和最小的方法确定最优系数,从而得到最优线性无偏估计量,不仅能够减少甚至消除估计量偏差的影响,还能使得连续性调查的整体抽样误差最小,适合估计各种类型的估计量。
陈光慧刘建平
关键词:抽样估计
改革开放以来我国统计调查体系发展的回顾与思考被引量:22
2010年
统计调查体系包括方法体系、组织体制、法规体系、资源配置等多方面内容,其中最核心的是方法体系与组织体制。本文对统计调查体系中的方法体系与组织体制两个方面开展了研究。文章在回顾改革开放以来我国统计调查体系发展历程的基础上,深入分析我国统计调查体系现存的突出问题,并对进一步改革进行了思考。
贺建风刘建平
关键词:统计调查
多指标抽样的样本容量设计方法被引量:11
2008年
在抽样调查中,首先必须确定样本容量。样本容量既取决于调查费用,同时也受估计精度的制约。多指标抽样是一种常用而复杂的调查方法。样本容量的确定就成了多指标抽样设计的难点。文章首先在理论上阐明最优样本容量的存在;然后介绍了确定样本容量的一般方法;在此基础上,分两种情况对多指标抽样背景下样本容量设计进行了详细讨论。
贺建风刘建平
多水平样本轮换调查及其组合估计方法被引量:4
2009年
文章以两水平样本轮换为例,研究了连续性抽样调查中多水平样本轮换的问题。在多水平样本轮换模式下,不仅能够搜集固定的轮换样本在连续各期的信息,而且能够每一期更换新的轮换样本。文章还运用组合估计的思想,利用现期及过去各期的调查信息,分别构造出了每月总体情况、月度之间以及年度之间变化情况的组合估计量,并推导出了各类组合估计量的方差。
刘建平陈光慧
基于回归组合技术的连续性抽样估计方法研究被引量:4
2008年
在使用样本轮换的连续性抽样调查中,不仅可以利用前期调查的研究变量的信息,还可使用现期调查的辅助变量信息来建立回归模型进行回归估计,进而构造回归组合估计量,并在此基础上确定最优样本轮换率和最优权重系数,使得回归组合估计量的方差最小,从而更大程度地提高连续性抽样调查的估计精度。
刘建平陈光慧
基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究被引量:6
2009年
针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题,本文引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况,建立了连续性抽样调查下的状态空间模型,利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息,给出了精度更高的估计量,从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。
刘建平陈光慧
关键词:卡尔曼滤波状态空间模型
共1页<1>
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