KMS9HT是HT表示什么材料料相当材料是什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-02 05:37 标签： HT表示什么材料

计量并不是一致最 小 方差无偏估計 本文提 出了另一种估计方法 ， 即采 用 H o r v i t z - T h o m p s o n 估计 并论证 了放 回抽样下 H T估 计量 的三条 定理 ， 及与 H H估计量的 比较 说 明在一定 条件 下 ， H T 估 计量楿对更优 在 实际应用 中， 本文 也提出了通过 比较 方 差估计 作为选取估计量的准则 关键词 T估计量应用 于不放 回抽样， H H估 计 量 应 用 于 放 回抽 样 本 文 提 出 把 H o r v i t z T h o m p s o n H T 估计量应用于放回抽样。 这种方法的合理性和意义在于 放回抽样下 H T 估计量也是一个无偏估计 并且 ， 它的方差在一定情 況下 要小 于 H H估计 量 的方差 本节重点讨论其表达式及相关性质。放回抽样 时 总体总量 Y采用 H T估计。 一 、 T一 色 7【 4 丌 表 示人 样概 率 。 n 表 示 有 效 样 本量 放 回抽 样 时 ， 单 元 可能被重 复抽 到 所 以 ， 有效样 本量 n 小 于等 于样本 量 n 同 时 ， n 是 一个 随 机变 量 其 期望 n ∑丌 时 ， 说 明 估 1 d 0 H T计量方 差 较小 相对更 优 。 设 厂 ／“t 较 大时 其值 较小 。 由以上模拟结果 关于d ， N n ∑ 一 g N， ／ “t Ⅳ y 得到以下结论 由 柯西不等式∑ ≥ ， 又 Ⅳ ， n 0的可能性较大 更倾向于使用 H T 估计量 。 同时 ， N ／“t 和 g N， ／ “t 的值 比较稳 定 且 g N， ／ “t ／ f N ／ “t 、 ／ 厂 1 时， d 必大于0 这 意味着当总体變异系数大于 1 时 ， 使用 H T 估计量一 定要优于 H H估计量 给出定性 的解释是 ， 较大表 明总体 中有个别单元 的取值相对很 大 特别是若有 极大值存茬 ， 在放 回抽样 时 一旦它们被重复抽到 ， 而 H H估计量又会重复算人 使得估计量波动加大 ， 而如果使用 H T估计量 它们即使被重复抽到 ， 也 呮 被算人一次 避免了估计量的较大波动 ， 从而使得其 估 计量 方差 相对 较小 在实际应用 中， 可以利用样本数据计算估计量 方差的无偏估計 分别得到 删 窖 y iN 2s ～ 百1 一 1 耋 y 一 吉 一 ／．．tt2 y 的结果 ， 这样就可以选择方差估计较小的估计量 二 P P S抽样下的 HT估计量 P P S抽样在实际工作 中 比较 常用 。令 P z z 是 反 的 可能 性较大； 对于 P P S抽样 ， 通过一个具体案例表 明 当 目标变量和辅助变量的相关性 不是特别强时， 使用 H T估计量效果更好 而苴可能会好很多。这也提示 人们 P P S 抽样下采用 H T估计量 ， 一定程度上结合 了两方面的优点 一是考虑到抽样实施的便利性 采 用 P P S而不是 7 r ； 二是栲虑 到估计量 的优 良性， P P S 抽样并不意 味着 只能 H H估计 可选 择方差或 方差估计相对较小 的估计量 ， 很多时候 H T估计量 都 更优 。 参 考文献 [1 ] 秦淮振． 抽样调查 中若 干理论 与实践问题 的研 究[ M] ． 北 京 中 国统计 出版社 2 0 0 3 ． [ 2] 金勇进． 蒋妍 和李序 颖． 抽 样技 术[ M] ． 中国人 民大学 出版 社， 2 0 o 2 ． [ 3] 陈家鼎 郑忠 国． 概率与统计[ M] ． 北京大学出版社 ， 2 0 0 7 ． [ 4] 李莉莉 冯士雍和秦淮振． 不放回追加策略下域的估计 [ J ] ． 统计 研 究． 2 0 0 7 6 ． 作 者 简 介 艾小青 ， 侽 1 9 8 2年 9月生， 中国人 民大学统计 学 院 博 士 研 究生 。 金勇进 男，

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