拉格朗日乘法与柯西不等式最佳样本量估计比较

作     者：黎光明 欧旭伦 Li Guangming;Ou Xulun

作者机构：华南师范大学心理学院广州510631 华南师范大学心理应用研究中心广州510631 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(31470050) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(18YJA190006) 广东省哲学社会科学“十三五”规划一般项目(GD17CXL01) 广州市哲学社会科学“十三五”规划一般项目(2017GZYB111) 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2020年第36卷第12期

页      码：29-33页

摘      要：预算限制是调查与实验研究不可忽略的条件,如何在有限的预算下得出最佳样本量估计,是值得关注的问题。文章基于概化理论,以教师评价双侧面概化设计为视角,分别使用拉格朗日乘法和柯西不等式估算最佳样本量,比较两种方法的估算结果及运算过程,归纳两种方法的特点。结果表明:(1)拉格朗日乘法估算得出的最佳样本量能使概化系数更高,但两种方法得出的概化系数几乎一致;(2)柯西不等式在运用过程中对预算限制表达式要求更严格;(3)拉格朗日乘法估计最佳样本量相对较简易且灵活。

主 题 词：概化理论 预算限制 拉格朗日乘法 柯西不等式 最佳样本量估计 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.12.006

馆 藏 号：203956259...