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比率估计可以利用辅助变量信息进行吗
如题所述
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推荐答案 2023-12-10
可以。
比率估计在统计学中是一种常用的估计方法,用于估计总体中两个群体或两个事件的比率。传统的比率估计方法中,除了利用辅助变量的均值信息,还可以利用辅助变量的其他信息,如变异系数、峰度系数、一、三分位数等,来定义新的比率估计方法。这些辅助变量的信息提高估计的精确性和效率,在排序集抽样(RSS)中,相比简单随机抽样(SRS),比率估计在RSS中具有更好的优越性。
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相似回答
简单
估计
量
利用
了
辅助变量信息吗
答:
利用了。
利用辅助变量
提供的
信息
改进简单估计
比率估计
使用的条件:辅助变量与目标变量正相关回归估计的条件:辅助变量与目标变量线性相关。
辅助变量
有什么作用呢?
答:
1、利用辅助变量对总体进行分层。2、利用辅助变量对总体单元排队,然后进行系统抽样。3、
利用辅助变量进行
不等概率抽样。4、利用辅助变量建立
比率估计
量、回归估计量对总体均值或总值构造比率或回归估计量,是从估计环节改善抽样设计的重要手段。5、利用辅助变量进行事后分层。
在样本量不大时,
比率估计
会优于回归
估计吗
答:
不会
。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,回归估计优于比率估计的回归直线没有通过原点,在大样本下回归估计总是优于比率估计
关于在抽样调查中如何有效
利用辅助变量信息
的描述
答:
所以,该研究成果专门研究了如何根据获得的
辅助信息
的不同类型,建立恰当地反映
辅助变量
与研究变量之间关系的超总体回归模型,从而最大限度地提高各种回归
估计
量的精度。首先研究了如何由一般的超总体回归模型推导出GREG估计量,对GREG估计量的统计性质
进行
了严格的推导证明。其次,根据辅助变量与研究变量之间...
简单
估计
量精度不高。为什么还要用?
答:
简单估计、比估计和回归估计是经常用到的对总体有关参数
进行估计
的三种估计量。简单估计形式简洁,具有无偏性。比估计依据调查变量与辅助变量间的
比率
对总体有关参数进行估计和推断。虽然比估计是有偏的,但是因为它除了使用调查变量样本
信息
外。还充分
利用辅助变量
携带的信息来估计总体参数,所以比估计往往比...
辅助变量
有什么作用?
答:
1、辅助变量在分层抽样中的作用。分层抽样是在实际工作中使用频率较高的一种抽样方法,分层抽样的效率主要取决于总体层内的方差与层间的方差。
利用辅助变量
对总体
进行
分层可以有效地缩小层内的方差,扩大层间方差。降低总体层内方差与层问方差的
比值
,从而大大提高抽样
估计
的效率。2、辅助变量在系统抽样中...
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分别比率估计和联合比率估计
比估计就是比率估计
等距变量和比率变量
下列变量中属于比率变量的是
两变量多水平下比率的比较
反映变量的比例或比率关系的指标是
变量和不变量的比怎么做
比率估计量及其性质
比率变量有哪些