吕萍
- 作品数：7 被引量：16H指数：2
- 供职机构：中国人民大学统计学院更多>>
- 相关领域：理学机械工程社会学经济管理更多>>
- 小域估计的理论和最新进展被引量：9
- 2009年
- 小域估计问题是当今抽样调查中的一个热点问题,由于小域样本量很小甚至为零,用传统的直接估计无法得到小域的精确估计,故借助于其他相邻与相似的小域的样本信息和历史信息的间接估计来提高估计的精度,是十分必要的。目前小域估计的主流发展方向是基于模型的小域估计方法,在介绍基于小域层次模型的小域估计方法和基于单元层次模型的小域估计方法的理论基础上,对实际调查中存在的一些小域估计问题以及针对这些实际问题的最近进展进行介绍,具有重要的理论和实践意义。
- 吕萍
- 一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法
- 2008年
- 在小域估计中,由于抽样过程的复杂性以及不等概抽样的广泛使用,往往会出现样本域的抽样过程与域均值相关以及域内样本单元的选择过程与目标变量有关的情况,即不可忽略的抽样机制。文章介绍了一种解决处理不可忽略抽样机制下的小域估计问题的新方法;并通过一个模拟案例说明了这种方法可以得到样本域和非样本域的近似无偏的域估计。
- 吕萍
- 关键词：概率密度函数
- 校准加权的原理和算法被引量：2
- 2008年
- 本文针对样本结构的存在偏差问题介绍了校准加权的有关理论以及矩阵算法,并通过2006年的一次抽样调查的实际数据进行实证分析,得到校准加权有效的修正了样本结构的偏差,并且使得调整后的目标估计量具有近似无偏和较小均方误差等良好性质。
- 吕萍侯志强张瑞亭
- 关键词：抽样调查
- 基于空间模型的小域估计方法被引量：1
- 2008年
- 小域估计成为当今抽样调查的热点问题之一,日益受到社会各界的关注。小域估计多采用基于模型的估计方法,其中以线性混合模型最为普遍,这种模型通常假定域随机效应是独立的。但是,在实际各个域之间往往表现出一定的空间相关性,并且这种相关性随着距离的增加而减小,若忽视这种空间效应,估计的精度会大大的降低。本文运用域随机效应为空间相关的空间模型来解决空间数据下的小域估计问题,并用基于这种空间模型的权数的方法得到了目标变量的稳健估计量,很大程度上提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。
- 吕萍
- 基于最佳线性无偏估计的模型权数的小域估计被引量：5
- 2009年
- 文章介绍了一种基于EBLUP的模型权数的小域估计方法。这种估计方法一方面使小域的目标估计量是加权线性组合,从而使估计过程以及均方误的估计更加简单;另一方面得到的估计量不依赖于模型的假定,是一种稳健的估计量。文章还通过一个简单的模拟案例说明了这种估计量的稳健的性质,说明这种估计方法是一种非常符合实际调查情况的小域估计方法。
- 吕萍朱钰
- 关键词：线性混合模型
- 分位数回归模型在小域估计中的应用被引量：1
- 2009年
- 小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估计问题。本文将分位数回归模型引入小域估计中,这个模型不需要强的假定条件,可以处理实际中存在异常值或是重尾现象的小域估计问题,并通过一个模拟案例进一步说明了基于分位数回归模型的小域估计方法可以得到更加稳健的估计量,挖掘更多的信息来提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。
- 吕萍
- 关键词：分位数回归模型混合模型
- 在不可忽略抽样机制下目标变量的估计问题
- 2008年
- 抽样调查是通过对有限总体的重复抽样,用样本数据对总体的目标变量进行估计,但是若样本的抽样过程与目标变量有关,则样本分布不能代表总体分布,此时用样本数据来估计总体会产生很大的偏差。针对这种在不可忽略的抽样机制下如何进行目标变量的估计问题展开讨论,详细介绍了三种处理该问题的方法并对这三种方法进行了比较,得出第三种概率密度函数的方法是处理该问题比较好的一种方法。
- 吕萍
- 关键词：概率密度函数
