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摘要: 分层抽样是抽样调查时最常用的抽样技术,除了为获得各层的指标的估计值,从各层抽取一个样本进行分层抽样外,分层抽样主要是为了提高样本的效率.本文主要探讨：第一;分层抽样的概述,第二;Neyman最优分配和费用的最佳分配.第三;费用作为辅助信息时,样本容量的最优分配, 第四;总体成数作为辅助信息时,分层抽样的估计.33765
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毕业论文关键字: 分层抽样; 辅助信息; 样本容量
Auxiliary Information in the Application of Stratified Sampling Design
Abstract:Stratified sampling is a sampling survey of the most commonly used sampling techniques, in addition to obtain estimates of the indicators of each layer, a sample can be drawn from each layer in stratified sampling, the sampling stratification is mainly in order to improve the sample representativeness, improve efficiency. This paper mainly discusses: one; Overview of stratified sampling, and the second, the costs of the optimal allocation and Neyman optimal allocation. Third, costs as auxiliary information, the optimal allocation of sample size; Fourth, the overall percentage as auxiliary information, estimates of stratified sampling
Key words: Stratified sampling. Auxiliary information; Sample size
目 录
摘要 1
引言 2
1.分层抽样的概述 3
1.1分层抽样的研究意义 3
1.2 分层抽样的基本方法 3
1.2.1估值法 3
1.2.2非比例分配法 5
1.3 Neyman最优分配 6
1.4费用的最佳分配 7
2.总体成数作为辅助信息时,分层抽样的估计 10
2.1估计量及其无偏性 10
2.2估计量的方差 10
2.3估计量方差的估计量 11
2.3.1分层重复抽样时 11
2.3.2分层不重复抽样时 11
2.4估计量的误差限 12
3.费用作为辅助信息时,样本容量的最优分配 12
总结与展望 14
参 考 文 献 15
致谢 16
辅助信息在分层抽样设计中的应用探讨 引言
分层抽样法是一种科学的统计调查方法,是统计学的重要组成部分.分层抽样的理论和方法,早已成为世界各经济发达国家普遍采用.近几十年来,由于在经济,社会等许多领域得到广泛应用,它又获得了迅速发展,成为统计学中最活跃的分支之一. 十一届三中全会以来,分层抽样调查方法的研究和应用,越来越受到有关部门的重视,并在农村经济调查,城乡住户调查和人口调查等方面取得了显著的成绩.在社会主义初级阶段,随着有计划商品经济的发展,分层抽样方法在统计工作改革和现代化过程中的作用,将会显得更加重要.
本文主要介绍分层抽样的基本理论与方法,在实际中的应用,并且适当地对一些重要方法和公式给予必要的论证.文献[3] 中体现了辅助信息对分层抽样的简单应用;文献[7] 介绍了有关分层抽样的简单概述性质等;文献[8]具体说明了分层抽样的方法.文献[13]总结了辅助信息对分层抽样的设计.
为了研究该课题本人认真查阅了大量的有关分层抽样的文献资料,并认真分析了前人的研究成果,从前人的研究成果中总结各种经验方法并从中选择适合该研究课题的方法,本文将在已有结论的基础上借鉴他人的方法或开辟一条新的途径来讨论推广后辅助信息对分层抽样的设计．
1.1分层抽样的研究意义
由于现代科学技术高速发展,使得分层抽样技术更新速度加快.分层抽样法是一种科学的统计调查方法,是统计学的重要组成部分.分层抽样的理论和方法,早已成为世界各经济发达国家普遍采用.近几十年来,由于在经济,社会等许多领域得到广泛应用,它又获得了迅速发展,成为统计学中最活跃的分支之一.分层抽样调查方法的研究和应用,越来越受到有关部门的重视,并在农村经济调查,城乡住户调查和人口调查等方面取得了显著的成绩.在社会主义初级阶段,随着有计划商品经济的发展,分层抽样方法在统计工作改革和现代化过程中的作用,将会显得更加重要.