多变量与规模成比例概率抽样的有关问题

多变量与规模成比例概率抽样技术是永久随机数抽样技术与Poisson抽样技术的结合与发展。文章讨论了多变量与规模成比例概率抽样的基本原理,并对其实用价值进行述评,希望能促进该抽样技术在调查工作中的应用。

简单随机抽样中的“虚拟普查”技术

简单随机抽样,包括有无放回两种形式,是最基础的抽样设计.本文基于“虚拟普查”想法,对简单估计量的抽样方差给出了新的计算思路,并揭示了有无放回简单随机抽样之间的内在联系.“虚拟普查”想法的核心在于虚拟普查矩阵.该矩阵记录了逐一抽取的无放回简单随机抽样,假设拓展为普查时--“虚拟普查”名称的由来,所有总体单元的入样轨迹.论文构建的“虚拟普查”技术框架,可以看作已有对称化论证方法和以入样指示变量为工具的论证方法的融合,对增进理解传统抽样策略,看起来具有潜在价值.作为示例,论文针对实践中常用的两个抽样策略,有放回不等概抽样和自适应整群抽样,给出了基于简单随机抽样的解读视角.

利用大数据编制CPI代表性项目抽样方法研究

大数据为CPI编制中代表性项目的选择和权数的构建提供了新的路径和方向。针对“有价格大数据”和“无价格大数据”的基本分类,分别设计了代表性项目的抽样方案和指数的编制方案,并使用奶酪和啤酒基本分类数据编制了Jevons链指数、T?rnqvist链指数和RYGEKS指数,探讨排除抽样和与规模成比例概率序列抽样两种方法对指数编制结果的影响。结果显示:与规模成比例概率序列抽样易于控制各层的样本量,抽取的项目代表性更高。对于支出权数集中度低的基本分类,应使用与规模成比例概率序列抽样;对于集中度高的基本分类,两种抽样方式产生的偏离相差不大。采用与规模成比例概率序列抽样编制的T?rnqvist链指数与RYGEKS指数偏差都比排除抽样方法小,与规模成比例概率序列抽样是更优的选择。使用与规模成比例概率序列抽样编制的T?rnqvist逐月链指数与RYGEKS基准指数相比较,偏差较小且趋势走向基本一致;相较于Jevons链指数,T?rnqvist逐月链指数是更优的选择。

基于时间序列影像的中观尺度农作物长势监测采样方法

地面采样调查是遥感应用中一个重要的手段。采样点的空间位置和数量决定了监测点的代表性,并受到监测成本限制。高效和经济地设计采样方案是推进地面采样数据更好地服务于遥感应用的重要问题。该文以遥感在农业方面的应用为切入点,在对现有农作物监测现状研究的基础上,通过对时间序列的遥感影像进行农作物长势分布的分析,运用概率比例规模抽样(PPS)的思想提取采样点。通过对2007的农作物长势分布区进行农情参数监测点采样,并与2009年的农作物长势分布对比,发现采样点达到较好的一致性。基本满足中观尺度农作物长势监测中采样点具有代表性、典型性和稳定性的要求。

推行“MPPS”,促进农村统计工作上新台阶

“MPPS”即多目标与规模成比例的概率抽样。它是在“PPS”即与规模成比例的概率抽样的基础上,考虑了多种调查目标的因素抽取调查样本,以满足多种调查指标的需要。目前,广东已制定出《广东省农村统计多目标复合抽样调查方案》。该方案省市县三级样本兼容、多目标调查,能够满足多级政府管理、调查指标多样化的需要,是一种适合当前经济管理体制、满足统计调查目标需要的较为理想的抽样调查方法。 随着市场经济发展的不断深入,对农村统计的要求越来越高。从原来以产品产量为主,转变为以农产品价格、农业经济核算、农业生产投入和农民收入支出等指标为主。党的“十六”大提出全面建设小康社会的宏伟目标后,农村统计工作更要为建设小康社会服务,必须建立科学的小康监测指标。农民收入支出、农产品价格、农业生产投入等等靠全面报表方法收集统计数据,在目前的经济体制下是不可能做到的。

科学取样 以小窥大

2013年底,成都市被确定为全国中小学教育质量综合评价改革实验区。2014年,成都市在一、二、三圈层分别选取一个区(市、县)试点教育质量综合评价改革,并率先在全国(30个实验区)形成评价报告。2015年,成都市教育质量综合评价改革覆盖全市所有区(市、县)和直属学校,采用抽样概率与规模大小成比例的抽样方法(简称PPS法)。

阔叶树重量估测法

一、前言树木有材积与重量两个计测单位。在把树木作为结构用材时,材积是较理想的计测单位。因为重量会随着树木干燥程度的不同而发生很大差异,而材积几乎不存在这种差异,显然,使用材积更简单方便。但从目前将树木作为可再生产能源来考虑的情况下,重量无疑比材积更理想。为此。