比率估计与回归估计抽样技术中五个非常实用的R函数

比率估计与回归估计是利用辅助变量信息用以提高估计精度的非常重要的抽样技术。但在文献中,还没有方便的可以用于在仅给定基本的样本数据时得出总体均值与总体总值的比率估计量与回归估计量及其标准误差和置信区间的通用的R函数(程序)。本文自编了五个通用的R函数(程序):Compute_R_ratio()、Compute_Y_bar_Y_MR()、Compute_Y_bar_Y_ratio()、Compute_Y_bar_Y_lr()及Compute_Y_bar_Y_Rs_Rc_lrs_lrc(),它们将会为需要使用比率估计及回归估计抽样技术以提高估计精度进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。

简单随机抽样中七个非常实用的R函数

简单随机抽样是抽样技术中最基本、最成熟、最简单的抽样设计方式。本文利用R软件对简单随机抽样中的总体均值和总体总值的点估计和区间估计问题,样本量的确定问题,以及子总体总值均值的估计问题进行了程序实现。针对简单随机抽样,本文自编了七个非常实用的R函数(程序):compute_Y_bar_srs()、compute_Y_srs()、compute_P_N1_srs()、compute_n0_n_Y_bar_srs()、compute_n0_n_P_srs()、compute_Y_j_srs()及compute_Y_bar_j_srs(),它们将会为需要使用简单随机抽样进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。

分层随机抽样中九个非常实用的R函数

分层抽样技术是在实际工作中应用得非常广泛的抽样技术之一。但在文献中,还没有方便地可以用于在分层随机抽样中仅给定基本的样本数据时就能解决总体均值和总体比例的点估计和区间估计问题,计算总体均值时样本量的确定及分配问题,计算总体比例时样本量的确定及分配问题,事后分层抽样下总体均值和总体比例的点估计和区间估计等问题通用的R函数。本文自编了九个通用的R函数:Compute_Y_bar_st()、Compute_Y_bar_prop_from_y_bar_h_s_h_st()、Compute_Y_bar_srs_pst()、Compute_P_st()、Compute_P_from_a_h_st()、Compute_P_srs_pst()、Compute_nh_given_n_Y_bar_st()、Compute_n_nh_Y_bar_st()及Compute_n_nh_P_st(),它们将会为需要使用分层抽样技术以提高估计精度进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。