一个可供选择的全随机化模型

构造了一个数量型全随机化模型,它是由被调查者根据自己的意愿从2种选项中选择自己的编码方法,从而增加被调查者对调查的信心,进而增加数据的可靠性;给出了对敏感参数的无偏估计量,以及估计量的方差以及方差的估计。最后对构造的新模型与已有的模型,在精度与保护度方面进行了比较,说明了各自的优缺点;提出了除了精度及保护度外,还应该有刻画被调查者参与程度的一个指标。

数量特征的随机化回答模型(上)——随机化调查方法V

本文介绍数量特征随机化调查方法 ,由于篇幅分 (上 ) ,(下 )两期刊出 ,上篇介绍无关模型 ,转换模型 。

敏感性问题随机化回答模型的改进

敏感性问题随机化回答模型的改进孔圣元孟生旺ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｅｖａｌｕａｔｅｓｈｏｒｔａｇｅｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｒａｎｄｏｍｒｅｓｐｏｎｓｅｍｏｄｅｌｏｆｓｅｎｓｉ－ｔｉｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａｎｄｔｈｅｎｓｅｔｕｐａｎｅｗｒ...

数量特征敏感性问题调查的两个随机化回答模型

文章研究数量特征敏感性问题的抽样调查 。

连续变量隐私问题的随机化回答模型

本文讨论连续变量隐私问题的抽样调查方法，建立了两个随机化回答模型，并在上述模型下给出总体均值的无偏估计。

整群抽样下的随机化回答模型

整群抽样下的随机化回答模型赵俊康随机化回答模型作为一种调查社会敏感问题的抽样方法，具有重要的现实意义，在我国社会经济统计中有着广泛的应用前景。但目前对这种抽样技术的研究仅限于简单随机抽样，从而使得这种抽样技术的推广应用受到了很大的限制。本文把随机化回...

随机化回答模型的探讨

随机化回答模型的探讨／赵俊康在社会调查中，打许多涉及被调查者隐私的问题，如储蓄、收入、吸毒、性关系等等，一般称为社会敏感问题。采用通常的方法对社会敏感问题进行调查，很难取得真实可靠的资料。为此，沃纳（ｗａｒｎｅｒ）于１９６５年设计出一种随机化回答模型...

随机化回答模型中的贝叶斯方法

本文将贝叶斯方法应用到敏感性问题中的随机化回答调查法中，讨论了西蒙斯的一个样本的无关问题模型中的贝叶斯估计和最大后验估计，并给出了这两种估计的一种近似算法．

KUK随机化调查模型下的贝叶斯估计

本文针对属性特征的KUK模型建立了贝叶斯估计理论,求出了在先验分布是混合贝塔先验分布、抽样方法是简单随机抽样情况下总体敏感特征比例的贝叶斯估计,并且使用后验均方误差作为精度标准,对贝叶斯估计与极大似然估计进行比较。

二阶抽样下的Warner随机化回答模型

大规模的抽样调查往往需要采用多阶段抽样方法。本文把单一阶段抽样下的Warner随机化回答模型推广到二阶抽样,给出了总体比例的无偏估计,方差及其方差估计。

多项选择的随机化回答模型

介绍了一种具有多项选择的随机化回答模型 ,计算了模型的估计量及估计量的方差和性质。

两阶抽样下的随机化回答模型

两阶抽样下的随机化回答模型赵俊康大规模的抽样调查往往需要采用多阶段抽样方法，本文把目前单一阶段抽样下的随机化回答模型推广到多阶段抽样，给出了两阶段抽样下随机化回答模型中总体比例的无偏估计量，估计量的方差以及方差的样本估计公式，以期为利用随机化回答模型...

敏感问题随机化回答模型中估计量的优良性

以敏感问题调查中两种随机化回答模型为例,分别从小样本理论和大样本理论两个角度,对所得到的估计量进行无偏性、有效性、强弱相合性等方面的评估,从而评价此种统计调查方法的合理性和有效性,最后给出两种模型的实例分析。

抽样调查计量误差随机化回答校正模型的改进

计量误差是抽样调查中非抽样误差的重要组成部分,会造成抽样调查结果的失真,影响人们对调查内容的正确判断,并导致人们据此做出错误的决策。计量误差是难以估计和难以控制的,但是它并不是不能解决的。不少专家学者已经提出了有效减小计量误差的方法,随机化回答模型就是其中之一。

关于随机化问答模型保密性的分析

给出带有扰动变量的随机化回答模型,证明了这种模型具有一定的保密性.

数量特征的随机化回答模型──缩小转换模型随机化回答误差分量的方法

一、数量特征随机化回答转换模型及其内在矛盾分析随机化回答方法是取得敏感性问题真实数据的一种科学的调查方法。随机化回答方法有不同的模型。按照估计目标划分，有用于估计比例的随机化回答模型，有用于估计数量特征的随机化回答模型。在估计数量特征的随机化回答模型...

随机化回答技术中的试验指向及其应用探讨

分析现有随机化回答模型的局限及其所使用的随机试验指向的不适应性，提出解决随机化回答技术应用问题的基本思路，讨论随机化回答技术所用试验指向应具备的特性和品质，提出并探讨有效证件号码、密封条等几种随机试验指向及其在随机化回答技术中的应用方法和过程。

对敏感性问题调查之随机化回答技术的思考

抽样调查在人们生活、工作的方方面面中起着越发重要的作用 ,但数据的无回答现象降低了数据的质量 ,使调查的精度大打折扣。针对于此 ,本文介绍了在敏感性问题调查中使用频率颇高的沃纳模型和西蒙斯模型 ,阐述了随机化回答模型的基本原理 ,并比较了两种模型 ,指出了沃纳模型应用的局限性及西蒙斯模型在此基础上进行的改进。

回归系数随机化对影响曲率的影响

本文首次讨论了回归系数随机化对影响曲率的影响问题。通过比较随机化和非随机化线性模型在方差扰动,均值漂移等情况下的影响曲率,证明了线性模型的回归系数随机化后,回归系数的影响曲率缩小了。回归系数的随机化程度越小,影响曲率变化越小。当回归系数的随化程度趋于零时,随机化线性模型的影响曲率等于非随机化模型的影响曲率。最后,本文提出了一个描述影响程度的统计量。