抽样调查技术在交通运输统计中的应用

在简要介绍抽样调查基本理论的基础上 ,详细说明其在全社会公路、水路运输量统计中的成功应用情况 ,并介绍了目前正在全国应用的公路运输量抽样调查方案。

大豆田银纹夜蛾的空间分布型及序贯抽样调查技术

银纹夜蛾是我区大豆生产发生害虫之一，常年于6月上旬大豆始花期开始危害，以食叶为主，将叶片吃成洞孔或缺刻，严重时吃尽叶片，仅剩茎秆，影响产量。为了解该虫的种群分布特性，提高测报调查抽样准确性，我们对银纹夜蛾空间分布型及序贯抽样技术进行了调查。

多目标抽样调查技术研究

一、多目标抽样调查技术研究的意义和任务 众所周知,对于一个总体,通过抽样调查估计其一个指标并不是件困难的事,只需要对抽样框做合理的分层（以降低层内差异）,再进行科学的选样（即不违背随机原则）。

森林抽样调查技术教学中存在问题及对策

森林抽样调查技术是获取森林资源信息的重要手段,是森林经理学科的主干课程。笔者结合自身本科教学的相关经验,指出了教学中存在的关于课程开设对象、学生预备知识不足、教材陈旧和课堂讲授方法落后等问题,并针对这些问题提出了相应的改进策略,期待能够为兄弟院校相关课程开设提供一定的借鉴。

抽样调查技术在农村公路建设管理中的应用

针对农村公路建设任务日益繁重,在管理中采用传统调查方法难以满足工作需要的现状,提出应在农村公路建设管理中采用抽样调查技术。并通过详细介绍四川省农村公路建设项目抽样调查方案,说明了抽样调查技术在农村公路建设管理中应用的必要性和重要性。

分层随机抽样调查技术在梯田资源调查中的应用研究

甘肃省庄浪县于 1993年被列为全国梯田化建设示范县。 1997年在对项目鉴定验收时 ,根据庄浪县自然和社会条件复杂、区域范围较大的特点 ,运用分层随机抽样调查技术对梯田资源进行了调查。将全县 2 3个乡 (镇 )作为 2 3个层 ,计算样本容量、样本单元数并确定样点 ,调绘计算出各样本单元、各层及总体的平均梯田率 ,根据坡耕地的总面积反推出梯田面积。抽样调查结果表明 :经过 5年的建设 ,庄浪县梯田面积由 1992年的 473 40km2 增加到 1997年的62 9 13km2 ,与验收上报面积 62 9 98km2 相差不大 ,说明验收上报面积是真实。

加拿大抽样调查技术简介

加拿大是个市场经济发达的国家，其抽样调查理论也非常先进，技术手段科学，经验丰富，可操作性强。为了提高我们的抽样调查技能水平，扩大应用范围，现将加拿大的抽样调查技术简单地介绍如下。

抽样调查方法介绍(四)

一、样本的代表性 从前面两讲的案例大家了解到,抽样调查技术的关键是选取有代表性的样本。这说起来简单,但实际操作起来却不那么容易。假如用以收集信息的样本不能代表总体,由此做出的推断,很容易偏离事实。如果留意的话,在见诸媒体的一些报道中,有些耸人听闻的数据却经不住推敲。现在我们来看1949年美国某报刊的一则报道：

工业统计推行抽样调查后满足分层决策需要的初步设想

从１９９７年企业调查队系统开始进行的工业抽样调查试点和试行情况来看，在工业等主要专业统计中推行抽样调查的难点很多，但主要集中在抽样框的建立、维护和更新问题，抽样误差和非抽样误差的控制问题，抽样调查的具体组织、实施问题，多目标抽样问题，满足分层管理决策...

基于3S技术的林地面积抽样方法比较——以龙泉市为例

以浙江省龙泉市林地面积为例,确定0.5km×0.5km,1km×1km,1.5km×1.5km,2km×2km等4种抽样框大小,在可靠性95%和抽样精度85%的水平上进行简单随机抽样、分层抽样和空间分层抽样。结果表明:1km×1km抽样框的总体变异性指数最小,抽样所需样本数量最少;以1km×1km抽样框进行随机抽样、分层抽样、空间分层抽样,空间分层抽样的抽样精度最高。最终确定1km×1km的空间分层抽样为最优方案,这是一种抽样成本低、抽样精度高、相对误差小的抽样方法,可为县级森林资源调查提供方法参考。

统计调查模式的改革与选择

在我国十余年的统计改革与发展过程中,我们所要解决的不外乎以下三方面的问题;①统计指标在能够正确反映我国社会经济科技发展状况的同时,全面向国际靠拢。这是一个统计国际化的过程;②统计调查由全面报表制度向普查与其他非全面调查相结合的制度转变,以适应市场经济灵活多变的要求。这是一个统计市场化的过程;

正确的选择——建立新的调查方法体系

月初,统计调查干部,从基层拎回沉甸甸的调查资料,一叠叠的调查表,密密麻麻的统计数据,诉说着统计信息的丰富。月中,统计调查部门的领导,聚精会神地研究数据质量,探索调查方法改革的过程,总量是大是小,速度是高是低,结构平衡与否,趋势是否符合,把握着经济社会发展和调查方法改革运行规律。 月底,各级领导聚集会议桌,畅谈经济社会发展形势。经济增长是高是低,物价是升是降。

大数据背景下抽样方法与应用研究

十九世纪末逐步兴起且运用至今的抽样调查技术,在如何获取数据、进行统计分析方面有着得天独厚的优势,发挥了巨大作用,但是随着大数据的不断发展,它面临着很多冲击。通过分析大数据为抽样调查带来的影响,得出大数据时代,抽样调查方法依然是数据分析的基础,可以更加安全地应用在涉及隐私的领域,我们应该用理性的态度,实现二者的完美匹配。

浅谈非抽样误差的控制

非抽样误差不同于抽样误差,首先,非抽样误差和抽样误差产生的原因不同,抽样误差只产生于抽选样本的随机性,而非抽样误差不仅与调查中的问卷设计、调查方式、调查组织管理、调查人员素质等因素有关,还与人们的意识、观念、经济文化背景,以及整个生活环境的大气候有关。其次,相对于抽样误差来说,对非抽样误差研究的时间比较短。在过去相当长的时间内,人们只注重对抽样误差的认识和研究,到目前已形成了比较完善的抽样误差控制及计算方法。随着抽样调查技术的逐步发展,非抽样误差近年来日益受到学者们的关注,并且由于抽样调查方式的广泛应用,非抽样误差的重要性也逐渐被人们认识。第三,对非抽样误差的研究程度不如对抽样误差的研究程度深。

提高统计数据质量必须依靠科学的方法

文章针对市场经济条件下统计对象的复杂多变和弄虚作假的实际情况，提出要确保统计数据的质量，就必须运用科学的统计调查方法和工具。只有这样。