抽样估计相关论文
近十几年来，随着科学技术的不断发展，人们产生和收集数据的能力迅速提高，因而数据规模急剧增加，仅仅依靠现有的技术是很难分析这些海量......
随着社会媒体等技术的迅速发展,数以亿计的参与者加入社交网络,他们在网上从事经验交流、发帖和评论等日常活动,社交网络已经成为......
本文在总结现有模型辅助估计方法的基础上,发现基于线性模型的估计量和非参数回归估计方法都有相应的不足之处。本文通过构造一种......
以样本指标推算总体指标，用样本统计量估计总体参数，不可避免地会出现各种误差，这些误差的综合量就形成抽样的总误差。一般地说，这个总......
如何完善抽样估计量的设计,提高估计的效率,是需要进一步研究与完善的课题.本文探讨了在抽样估计中,几种常用估计量的性质与应用条......
抽样估计中的比率估计量,是利用待估计的目标变量与辅助变量之间的相关关系构造样本估计量来估计总体,其估计的效率一般要优于无偏......
信道估计直接影响正交频分多址接入（OFDMA）系统的性能，为了提升多用户盲信道估计精度和收敛速度，提出一种快速盲信道估计算法。该算法......
在抽样估计中,如何将各种抽样调查组织方式结合运用,使推断总体指标的计算过程简便、估计结果准确可靠,是需要认真研究和探讨的问......
在抽样调查领域中,关于抽样方案设计的研究应用较为充分和完整,但关于抽样估计的研究应用却较为缺乏和滞后。本文首先总结了国外相......
摘 要：信息技术的发展使我们进入了大数据时代，海量、异构的大数据挖掘给我们提出了新的挑战。但是，发展大数据并不应该以“更大、更......
文章对抽样推断(包括回归分析预测)中精确度的定义及计算作了尝试性探索,认为精确度是一个评价抽样推断质量高低的重要指标,同时把......
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......
本文用计算机模拟取样,探讨Yojiro Ueno提出的一种新的抽样方法应用于长白山落叶松人工林和柞树林的试验样地的有效性。应用不同次......
“三农”问题的解决是我国实现乡村振兴和全面建成小康社会的关键。及时、准确和全面地获取有关“三农”问题的统计数据是解决“三......
一、比率的抽样估计介绍在抽样估计中，根据一个简单随机样本要估计的量通常是两个变量的比率，这两个变量随单位的不同而不同，当抽样单......
Deep—web技术使得大量隐藏在接口背后的有用信息更容易被用户查找到．然而，随着数据源的增多，如何从众多的数据源中快速地找到合适的......
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传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想......
在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
在抽样估计中,当研究变量与辅助变量之间呈非线性关系时,传统的校准估计方法效果较差,基于非参数回归方法的模型校准估计量则可以......
一、问题的提出 1、不等群整群抽样与不等概率抽样问题 不等群整群抽样是整群抽样所要研究的重要问题,大量的社会经济现象研究整体......
利用超几何分布给出了小样本不重复抽样情况下，总体频率的一种估计方法，解决了林果试验研究工作中，利用小样本不重复抽样结果估计总体......
捕获移出模型起源于生物种群调查和特殊社会网络的研究,是一种复杂抽样方法,一般用于对不确定群体的总量规模和方差进行估计。本文......
在现实的经济生活中,由于受气候条件、生产条件、节假日以及居民的生活、风俗习惯等因素的影响,使得现实经济中经常出现每年反复有......
在汽车的行驶过程中，汽车喇叭是保证交通安全的必要设备。由于国内的汽车用户对喇叭的使用率以及性能需求相对国外来说要高许多，而国......
恩格尔系数作为衡量一个国家或者地区贫富程度以及居民生活水平高低的重要标准,自提出以来就被得到了广泛的运用。然而,在运用于我......
随着大数据时代的来临,数据比以往更加受到人们的重视,数据的采集和分析在个人生活、企业的经营管理和国民经济的宏观调控中都起到......
森林资源连续清查是我国获取宏观森林面积的主要手段，采用的是系统抽样方法。用理论分析的方法对样地森林面积计量3种不同确定方法......
polya后验方法作为一种无信息贝叶斯估计方法，在有限总体抽样中，通过观测的样本，构造一系列的模拟总体，然后进行统计推断。通过统计模......
