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基于抽样加权和密度比模型的小区域分位数估计: 收藏
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引用; 《青海师范大学学报（自然科学版）》2022年第2期38卷 1-3页; 作者：原文萃陈占寿贾秀芹青海师范大学数学与统计学院青海西宁810016 青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008; 抽样调查是获取一个有限群体信息的重要手段.如在收集目标人群的信息时,人们通常感兴趣的是根据从目标人群中抽取的随机样本来估计总体的总数、平均数和分位数等参数.在许多应用中,除了需要获取总体的一些信息外,对由地理区域、社会人...; 抽样调查是获取一个有限群体信息的重要手段.如在收集目标人群的信息时,人们通常感兴趣的是根据从目标人群中抽取的随机样本来估计总体的总数、平均数和分位数等参数.在许多应用中,除了需要获取总体的一些信息外,对由地理区域、社会人口群体等组成的子群体或子区域的这些参数也很有兴趣,例如对地区居民年均收入的调查问题中,对某类特殊人群(如残疾人群)的年均收入也可能比较感兴趣.然而,大部分抽样调查是为了获取总体的某些参数而设计的,在子群体层面上对于样本量没有特殊的要求,导致经常会出现一些子群体的样本量较少,甚至为零的情况.这种样本量较少的子群体即被称为小区域.显然,直接基于这些小区域中的样本估计子群体参数很难达到预期的精度.; 来源：详细信息评论

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