论文摘要
候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于贝叶斯伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:将网络候选者数据库的调查样本与概率样本结合,根据贝叶斯定理推导出网络候选者数据库的调查样本单元的伪权数构造式,再利用两个样本数据共同估计总体均值,最后利用Bootstrap和Jackknife方法来计算总体均值估计的方差估计.研究结果表明:基于贝叶斯伪设计与组合样本的总体均值估计比使用Elliot方法估计的总体均值偏差更小,估计效果较好;方差估计方面,Bootstrap方差估计比Jackknife方差估计的效果好.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘展,金勇进
关键词: 贝叶斯,伪设计,组合样本,网络候选者数据库,非概率抽样
来源: 系统科学与数学 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室,中国人民大学应用统计科学研究中心
基金: 国家社会科学基金项目(18BTJ022)资助课题
分类号: TP311.13;O212
页码: 990-1000
总页数: 11
文件大小: 667K
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标签：贝叶斯论文; 伪设计论文; 组合样本论文; 网络候选者数据库论文; 非概率抽样论文;