發(fā)布時間：2018-10-14 12:50

【摘要】：本文研究多分類logistics回歸模型排序集抽樣(RSS)下的參數(shù)估計(jì)問題.在現(xiàn)有研究文獻(xiàn)中,采用的是若干步二分類的排序集抽樣的方法,然后利用所抽的樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì).但是,在分類眾多的時候,采用若干步二分類的排序在使用中較為繁瑣.針對這一問題,本文提出了一次性多分類直接排序集的抽樣方法,這將克服若干步二分類排序帶來的繁瑣.我們將這一抽樣方法用于人口比例的估計(jì)中.數(shù)值比較表明,在若干步二分類的排序集抽樣方法和一次性直接排序集抽樣方法下得出的人口比例估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于簡單隨機(jī)抽樣(SRS)下得出的人口比例估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差.并且一次性直接排序集抽樣方法得出的人口比例估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于若干步二分類的排序集抽樣得出的人口比例估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差.
[Abstract]:In this paper, we study the problem of parameter estimation under (RSS) sampling of sorting set of multiple classification logistics regression models. In the existing research literature, the method of sorting set sampling with several steps and two classifications is adopted, and then the parameters are estimated by using the selected samples. However, when the classification is numerous, it is more complicated to use several steps and two classifications. In order to solve this problem, this paper proposes a sampling method of one-off multi-classification direct sorting set, which will overcome the red tape caused by several steps and two-classification sorting. We use this sampling method to estimate the proportion of the population. Numerical comparison shows that the standard deviation of the population proportion estimation obtained by several step two classification sampling method and one time direct sorting set sampling method is obviously lower than the standard deviation of the population proportion estimation under the simple random sampling (SRS). And the standard deviation of population proportion estimation obtained by one-off direct sorting set sampling method is obviously smaller than the standard deviation of population proportion estimation obtained by sorting set sampling with several steps and two categories.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O212.2

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本文編號：2270506