本論文主要是研究如何在抽樣估計(jì)階段利用超總體回歸模型進(jìn)行模型輔助估計(jì)，并對(duì)各種不同超總體回歸模型下的模型輔助估計(jì)方法進(jìn)行系統(tǒng)性研究和總結(jié)，使之成為一個(gè)完整的研究體系。 本論文在第一章中對(duì)模型輔助估計(jì)方法進(jìn)行了概述，界定了輔助信息、超總體模型和模型輔助估計(jì)等概念，并對(duì)其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行了詳細(xì)地闡述。第二章提出了一種通用的超總體回歸模型——廣義回歸模型，并推導(dǎo)出該通用模型下的廣義回歸估計(jì)量及其性質(zhì)，從而把輔助變量直接帶入了估計(jì)量公式中，提高了抽樣估計(jì)的精度。本章推導(dǎo)出的一般性結(jié)論為后面章節(jié)進(jìn)行具體深入的研究提供了理論基礎(chǔ)。第三章至第五章就是廣義回歸模型及廣義回歸估計(jì)方法的一系列具體應(yīng)用，因而也就成為本論文的核心部分。首先是依據(jù)輔助變量與研究變量之間回歸關(guān)系的不同，分別建立比率模型、線性回歸模型、事后分層回歸模型和非參數(shù)回歸模型，然后再利用第二章中推導(dǎo)出的廣義回歸估計(jì)理論，對(duì)各種回歸模型輔助下的估計(jì)方法進(jìn)行了系統(tǒng)性研究，從而構(gòu)成了模型輔助估計(jì)方法的整個(gè)研究體系。最后，第六章對(duì)本論文進(jìn)行了總結(jié)，提出了本論文的一些不足之處，并且對(duì)本論文的理論體系及應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。 

【文章來(lái)源】：暨南大學(xué)廣東省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 模型輔助估計(jì)方法概述
    1.1 輔助信息及其在抽樣調(diào)查中的應(yīng)用
    1.2 超總體回歸模型
    1.3 模型輔助估計(jì)方法
第二章 廣義回歸估計(jì)量
    2.1 引言
    2.2 廣義回歸估計(jì)量
    2.3 廣義回歸估計(jì)量的其他表示方法
    2.4 廣義回歸估計(jì)量小結(jié)
    2.5 廣義回歸估計(jì)量的方差
    2.6 評(píng)述輔助變量與模型的作用
第三章 各種超總體回歸模型下的比率估計(jì)與回歸估計(jì)
    3.1 引言
    3.2 知識(shí)回顧與總結(jié)
    3.3 比率模型
    3.4 γ=1時(shí)的比率模型及比率估計(jì)量
    3.5 γ≥0時(shí)的一般比率模型及其比率估計(jì)量
    3.6 常數(shù)均值模型及其估計(jì)量
    3.7 線性回歸模型及線性回歸估計(jì)量
    3.8 簡(jiǎn)單線性回歸模型及簡(jiǎn)單線性回歸估計(jì)量
    3.9 多元線性回歸模型及其估計(jì)量
    3.10 回歸估計(jì)量的擴(kuò)展
第四章 事后分層回歸估計(jì)
    4.1 引言
    4.2 輔助信息與事后分層
    4.3 利用定性輔助信息進(jìn)行事后分層回歸估計(jì)
    4.4 利用定量輔助信息進(jìn)行事后分層回歸估計(jì)
    4.5 雙因素事后分層回歸模型及其估計(jì)
第五章 非參數(shù)回歸估計(jì)
    5.1 引言
    5.2 線性回歸估計(jì)理論的知識(shí)回顧
    5.3 非參數(shù)回歸模型及非參數(shù)回歸估計(jì)量
    5.4 局部多項(xiàng)式回歸估計(jì)量
第六章 論文總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 論文不足
    6.3 展望
附錄
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士研究生期間發(fā)表論文情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]輔助信息在二重抽樣中的應(yīng)用[J]. 劉建平,陳光慧.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2006(05)
[2]MPPS抽樣下Hansen-Hurwitz估計(jì)量的擴(kuò)展[J]. 劉建平,陳光慧.  統(tǒng)計(jì)研究. 2005(05)
[3]對(duì)抽樣調(diào)查解決多層次估計(jì)問(wèn)題的探討[J]. 金勇進(jìn),趙雪慧.  統(tǒng)計(jì)研究. 2003(12)



本文編號(hào)：3108357