特征样本重复抽样建模方法和应用研究

本文在传统统计回归方法的基础上,构建了一种新的特征样本重复抽样回归(FSR)建模方法。该方法是依据变量特征采用机器抽样方法重复抽样,形成多个特征样本,然后对多个样本进行参数估计,形成参数的抽样分布;最后依据抽样分布,在多个优化目标要求下建立最优化模型。FSR方法能够作为社会科学研究中一种通用的建模方法。

有限样本条件下重复抽样建模方法研究

文章从数学及模拟仿真的角度证明特征样本重复抽样回归方法(FSR)的优越性。从数学角度证明了对于连续型变量,FSR中抽样方法可充分利用非原采样点的数据分布信息,从而提高估计精度;由FSR方法得到的统计量变异系数大小与抽样次数m成反比。通过对小样本参数估计的传统回归、Bayes Bootstrap和特征样本重复抽样方法的仿真模拟比较,验证了上述结论。

关于经常性抽样调查样本轮换问题

目前,我国经常性抽样调查局限在城市和农村住户调查上,而广泛地开展经常抽样调查还处在起步阶段。样本轮换是经常性抽样调查的一个重要组成部分,本文从分析住户调查中的样本轮换入手,探讨在今后的经常性抽样调查中,如何进行样本轮换,这对提高样本的代表性,控制经常性抽样调查的质量具有十分重要的意义。 一。

统计常见典型考题赏析

对于统计问题，同学们应深刻理解三种抽样方法的定义，弄清它们之间的联系与区别，灵活选择恰当的抽样方法抽取样本。高考主要考查三种抽样方法，考查样本的频率分布中的有关计算、样本的特征数、回归分析等。

统计知识考点解析

学习统计知识，要准确理解三种抽样方法的定义，弄清它们之间的联系与区别，学会选择恰当的抽样方法抽取样本。高考主要考查样本的三种抽样，考查样本的频率分布中的有关计算，考查样本的特征数及回归分析等。

统计知识常考题型分析

学习统计内容时，应准确理解三种抽样方法的定义，分清它们之间的联系与区别，灵活选择恰当的抽样方法抽取样本。高考主要考查样本的频率分布中的有关计算、样本特征数、回归分析等。