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基于地理加权回归的GREG模型辅助信息抽样估计研究
1
作者
韩兆洲
陈晓冰
《调研世界》
CSSCI
2019年第5期46-52,共7页
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的...
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
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关键词
抽样调查
辅助信息抽样估计
地理加权
回归
模型
π估计量
全局线性回归模型
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职称材料
题名
基于地理加权回归的GREG模型辅助信息抽样估计研究
1
作者
韩兆洲
陈晓冰
机构
暨南大学经济学院统计学系
广东财经大学华商学院
出处
《调研世界》
CSSCI
2019年第5期46-52,共7页
基金
国家社会科学基金"核算改革背景下中国研发资本存量数据质量评估与应用研究"(17BTJ003)
文摘
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
关键词
抽样调查
辅助信息抽样估计
地理加权
回归
模型
π估计量
全局线性回归模型
分类号
C811 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于地理加权回归的GREG模型辅助信息抽样估计研究
韩兆洲
陈晓冰
《调研世界》
CSSCI
2019
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