基于不等概抽样与随机SVD分解的Nyström方法

对于大规模数据集,Nyström方法是一种较为有效的矩阵低秩逼近技术,旨在从原始数据矩阵中抽取部分列重构原始数据矩阵的低秩逼近矩阵。考虑到不同抽样方法对重构矩阵的精度有较大的影响,文章提出将不等概抽样Nyström方法与随机奇异值分解方法相结合,进而在矩阵重构过程中提高矩阵低秩逼近精度,并有效降低计算复杂度。研究结果表明,提出的Nyström方法在矩阵重构中具有较高的精确度,且可以极大地降低计算复杂度。

小班不等概抽样辅助因子的选择与分析

采用广东省博罗县2005年小班二类调查数据,以及2005年该区的Landsat ETM+遥感影像数据,按树种、龄组、树种与龄组组合进行小班类型划分,并在此基础上对小班面积、小班面积×郁闭度、小班面积×小班平均归一化植被指数(NDVI)等辅助因子与小班蓄积量的相关性进行了分析。结果表明:(1)采用小班面积×小班郁闭度(即小班树冠投影和)作为不等概抽样(PPS)辅助因子与小班蓄积相关性最好;(2)按龄组与树种组合分类型优于只按龄组或只按树种分类型后辅助因子与小班蓄积的相关性;而只按龄组分类型又优于只按树种分类型后辅助因子与小班蓄积的相关性;(3)小班平均NDVI值×小班面积(即小班像元NDVI值和)与小班蓄积量具有较好的相关性,可以作为小班不等概抽样的辅助因子,而且较小班面积与小班郁闭度之积有更好的现势性和可行性。

利用遥感技术多阶不等概抽样清查森林资源

一、引言 当前在林业中存在的严重问题是生态环境恶化和木材短缺仍在继续发展。因此,必须提高林业的生产力,必须采取更集约化的经营。而森林资源的现状,就必须更为精确地加以测定。因此,有关方面都在积极地探索效率更高的森林调查技术。利用遥感资料结合抽样的森林资源调查技术,不断得到发展,特别是利用遥感信息进行多阶不等概抽样。

基于不等概抽样的零售数据估计

本文力求解决某烟草公司数据采集工作存在的样本随机性变弱、单规格估计不准的痛点,以最小化调整成本及最大化精度提升为原则,采用不等概抽样和倾向值匹配方法改进抽样规则、引入辅助信息降低还原偏差,提升数采体系的灵活性和稳定性。

多阶段不等概抽样

给出了任意ｎ阶段不等概抽样总体均值估计量的抽样均方差及其无偏估计量的一般公式

多阶段不等概抽样样本量的选择

在给定的费用函数下，当各阶段不等概抽样样本量分配为等比例分配时，讨论ｎ阶段不等概抽样样本量选择的问题，并给出了一般结果．

抽样中不等概问题等概化研究

In sample survey,unequal probability samplings are more complicated than equal probabilities. Consequently,under the premise of ensuring sampling precision,we prefer to transform the unequal probability cases into equal probability cases. Through his pilot study,the author finds three methods to equalizing the unequal probability cases:stratified sampling estimation,observational characteristics transferring methods and regression estimation.

不等概抽样的应用

不等概抽样的应用江西财经管理干部学院袁晋华一、不等概抽样不等概抽样是指在抽取样本单位时每一单位被抽中的概率不完全相等。例如，设总体单位为Ｎ，现从中抽取几个单位组成一个样本，第一个单位被抽中的概率为，第二个单位被抽中的概率为，……，第Ｎ个单位被抽中的概...

不等概两阶抽样核查评估长防工程

应用不等概两阶抽样法,评估长防绿化工程,通过对14个总体(县)307个小班(地块)3818个样圆的检查,其实造率、成活率、合格率的抽样精度分别为89.32％、95.42％、87.37％。说明云南省1990年长江中上游防护林体系建设成绩显著,该技术方案切实可行。

基于不等概自适应抽样和随机SVD分解的CUR矩阵重构

高维大数据矩阵分析中,使用少量主要成分逼近原始数据矩阵是常用方法,这些主要成分是矩阵行和列的线性组合,不易对数据的原始特征进行解释。本文提出将不等概抽样与自适应抽样结合的适用于CUR矩阵分解的抽样方法,并将该抽样方法与矩阵随机奇异值分解(SVD)方法相结合,对抽样得到的列矩阵C和行矩阵R进行随机SVD分解,在控制计算复杂度的同时提高低秩逼近重构矩阵的精度。研究结果表明,在矩阵低秩逼近中,基于不等概自适应抽样和随机SVD分解相结合的CUR矩阵分解方法具有较高的精确度和稳定性。

抽样调查知识讲座

抽样调查知识讲座北京商学院马祖谟第七讲不等概率抽样§７．１不等概率抽样概述设总体划分为Ｎ个拍样单位，重复抽样时，第ｉ个抽样单位被抽取的概率为Ｐｉ，这里。当Ｐｉ都相等，即都等于１／Ｎ时，为等概率抽样。特别，当抽样单位恰好是总体单位时，即第二讲简单随机抽...

森林资源二类调查改进方法及验证分析

为了提高森林资源二类调查抽样估计的精度与效率,以广西西南部部分连续清查的资料及相应的小班调查数据为验证总体,将小班的各种测度及组合作为辅助因子进行了抽样试验。结果表明,采用辅助因子的类型不仅要考虑其相关性提高抽样的精度,而且要考虑小班调查的目测性。笔者选用小班面积×小班郁闭度(即小班树冠投影和),将其作为不等概抽样辅助因子进行了小班类型抽样。验证总体2000年、2005年小班总体蓄积估计量分别为3785.580、4162.119m3,估计精度分别为69%、78%。两期的角规保留木断面积生长量为98.020m2,小班总体蓄积生长量为530.020m3,与2000年期的蓄积估计量累加得到2005年的蓄积估计量为4315.600m3,落在2005年总体蓄积估计区间(3786.341,4537.897)内。

基于ALOS和PPS的退耕还林工程监测——以沽源县九连城镇为例

以ALOS数据作为卫星遥感数据信息源,利用计算机进行监督分类和人机交互式解译,可提取工程区实际退耕还林面积,但对所有图斑进行实地植被状况调查的费用是非常昂贵和费时的。采用不等概抽样方法(PPS),将给定的遥感解译图斑面积/各工程实施图斑面积作为辅助因子,根据30块工程实际面积和GPS实地量测退耕还林面积,估计工程保存造林总面积,将两者提取面积做了对比分析。分析结果表明,该方法分析精度达到86.2%,对及时掌握工程实施进度及质量,也具有极其重要的意义。

基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断

本文主要研究大数据集下利用杠杆值抽样后的异常点诊断问题。首先讨论了数据删除模型中参数估计的统计性质,构造了四种异常点诊断统计量;其次,根据均值漂移模型的漂移参数的假设检验问题,构造了三种检验统计量;最后,通过模拟和实证数据分析结果得出本文的结论—异常点诊断对于基于杠杆值的大数据集抽样估计起到重要的影响作用。

辅助信息及其在抽样设计中的应用

随着科技和生产的不断发展，抽样调查的应用越来越广泛，在我国经济社会统计中扮演着越来越重要的角色。高水平的抽样调查，不仅能获得准确的调查结果，而且能节省大量人力物力和财力。而抽样调查水平的提高，在很大程度上依赖于抽样设计水平的提高。无论是等概率抽样还是不等概抽样，都是通过引入辅助信息来提高抽样设计效率的。因此，研究如何有效利用辅助信息，对提高抽样设计精度，节约抽样调查成本，具有极其重要的理论和实践意义。