二阶比估计与PPS抽样的比较

对二阶比估计与二阶PPS抽样方法进行了比较，给出了比估计优于PPS抽样及PPS抽样优于比估计的条件．     

中位数排序抽样下参数的极大似然估计

将排序集抽样方法进行改进,提出了一种新的中位数排序抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的极大似然估计,并进一步与传统抽样方法下估计的结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性.     

三种网络可靠性仿真方法研究及比较

网络可靠性是评估网络性能的重要指标。本文深入研究了网络可靠性三种仿真方法,即蒙特卡罗仿真方法(Monte Carlo Method,简称:MC),模块化抽样(Blocking Sampling Method,简称:BS)和几何抽样(Geomtretic Sampling Metho,简称:GS),并对三种方法的实现结果进行了比较。实验结果表明,BS和GS比较适用于大型网络,易于实现,且效率很高。     

抽样对复杂网络多重结构特征的影响

针对数据缺失情况下网络的结构特征是否能够保持,在现有文献研究基础上将无偏的随机抽样扩展到有偏抽样,并将对幂律度分布这一单一结构特征的考察扩展到对网络多重结构特征的考察.通过对一个社会网络典型模型的仿真研究发现,不同的抽样方法对网络多重结构特征具有不可忽视的影响作用,而中枢抽样在一定程度上为较优的抽样策略.最后针对中枢抽样策略的实际应用给出了建议.     

关于逆抽样的相关理论与方法

对于稀少项目占总体比例P的抽样调查，若P比较少用一般简单的抽样方法进行抽样调查，容易产生比较大的偏差，所以通常采用逆抽样的方法。本文较为系统地讨论了逆抽样的一般理论，给出了针对无限总体与有限总体进行逆抽样时P的估计方法，并从理论上给出了这个估计的一个简捷而有效的均方误差公式。     

货币单位抽样（MUS）在审计中的应用

货币单位抽样是一种比较先进的抽样审计方法,本文结合实例介绍了其使用方法、基本原理、数学基础,并对其使用进行了效率分析和拓展研究。     

采用重点抽样方法的电力系统概率仿真

针对电力系统概率仿真中常用的蒙特卡罗抽样方法样本容量太大、效率不高的现状,文章提出采用重点抽样方法来减少抽样方差,从而在保证计算精度的同时,显著减少抽样次数和计算时间,提高了蒙特卡罗方法的实用性。由IEEE标准测试系统的计算结果表明,该方法是有效和可行的     

基于0-1分布的公路机动车起讫点(OD)调查抽样

通过将单个调查点的OD调查抽象成0-1分布,分析了单个OD调查点调查精度要求、抽样率与调查点断面OD量本身特性之间的关系,研究了在简单随机抽样情况下单个OD调查点抽样率的确定方法, 给出了一定精度要求下的OD调查抽样率的推荐值,还比较了不同的抽样方法的抽样效率.结果表明:抽样率随着车流量的增大而减小,样本量则随着车流量的增大而增大,但当车流量足够大时,样本量将不再随着车流量的变化而变化;要求的置信水平越高,精度越高,抽样率越高,样本量也就越大;某一OD点对之间的量占的比例越大,满足该分布所需要的样本量越小;整群抽样的效率通常要比车牌号抽样和等距抽样的效率低,而分层抽样的效率则反之.     

抽样定理的验证

通过实验观测了抽样信号fs(t)的频谱，研究了频谱的特点。为了能够从抽样信号fs(t)中无失真地重建原信号f(t)而不致于产生混叠现象，采用了提高抽样频率的方法，使得滤波器的输出端只有所需要的信号频谱F(ω)，从而进一步验证了著名的“抽样定理”。     

均匀设计抽样的小样本均匀性

文献［８］从理论上给出了均匀设计抽样样本点集的偏差的阶，并随机模拟了大样本的情况。本文通过随机模拟说明，当样本容量较小时，均匀设计抽样的偏差优于其它几种设计和抽样方法。最后，从最大对称差的角度对几种设计和抽样方法进行了比较。     

关于最低抽样频率的探讨

本文通过对不同类型信号的抽样过程进行理论分析,得出了各自的最低抽样频率,证明了香农抽样定理只适合低通型非周期信号的抽样。     

浅析商业抽样调查中抽样框偏误及调整

文章简述了抽样框失真的类型以及对抽样框失真的调整完善，并介绍了在修改抽样方案时避开抽拉框缺陷的方法。     

农作物种植面积遥感估算优化研究——抽样单元

及时且准确地获取农作物种植面积信息,对于粮食产量的估算和预测是至关重要的,同时也对我国制定科学合理的粮食政策、经济计划和管理措施,确保国家粮食安全具有重要意义.抽样技术与遥感技术的结合为获取农作物种植面积提供了行之有效的解决思路.本文系统梳理了农作物种植面积遥感估算的抽样设计中抽样单元大小和形状的优化方法,并以浙江省平湖市为例探讨了抽样单元大小和形状对估算结果的影响.研究表明:1)现行的抽样单元最优尺寸计算方法可分为平均地块法、成本控制法和考虑空间相关性的统计分析方法3大类,但由于每种优化方法判断准则和指标构建存在差异,造成最优化尺寸存在不同,在实际应用中需要根据需求选择适宜的抽样单元最优尺寸确定方法;2)在浙江省平湖市的实例分析中,通过对规则抽样单元和不规则抽样单元估算结果的CV、RRMSE和变差的对比,看出在平湖市使用规则抽样单元比不规则抽样单元更有优势,而对于抽样单元最优尺寸的确定,由于每种方法的判断准则和指标不同结论并不一致.     

序贯抽样决策中的抽样数量

序贯抽样决策的核心问题是抽样数量的多少及其样本单元所反映的动态信息特征，笔提出了“基本抽样数（nmin)”概念，并分别就不同的序贯抽样决策模型给出了相应的计算公式。在林间抽样决策中，预定的抽样数(n）应大于或等于nmin（即n≥nmin），以避免序贯抽样曲线方程对判断结果影响，结合最大抽样数nmax，两确定了序贯抽样曲线方程的适应范围。     

关于单正态总体抽样分布的一个注记

本文介绍了单正态总体抽样分布一个基于概率论的证明方法,并与常见证明方法相互比较,以作为教学上的参考。     

沃纳模型中的矩估计量及其方差

随机化回答技术由沃纳(Warner)在1965年提出,用于处理在社会调查中的敏感性问题.其抽样过程可分为4类:Ⅰ.人总体以及问题总体都采用放回抽样;Ⅱ.人总体采用不放回抽样而问题总体采用放回抽样;Ⅲ.总体采用放回抽样而问题总体采用不放回抽样;Ⅳ.人总体以及问题总体都采用不放回抽样.本文首先给出了沃纳模型中4种情形下参数的矩估计,然后给出了求估计量方差的一个新方法,该方法有别于沃纳以及以前研究者的方法,该方法更容易理解及更具一般性.     

离散障碍期权定价的蒙特卡罗模拟

利用蒙特卡罗模拟方法对离散障碍期权进行定价,并结合对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术降低模拟方差。设计数值实验针对离散障碍期权进行定价分析,比较了各种模拟方法的方差缩减效率。结果表明利用对偶抽样、条件期望、重要性抽样3种方差缩减技术的蒙特卡罗模拟方法能够对离散障碍期权进行稳定的定价。     

基于样本数据重抽样的时序数据预报方法

研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。     

统计抽样技术在审计测试中的应用

统计抽样在审计测试中的应用意义重大。本介绍了统计抽样的概念，统计抽术在审计工作中的意义，分别举例说明了固定样本量抽样在控制测试和变量抽样差异估计在实质性测试中的应用。     

杉梢小卷蛾空间分布型与抽样技术的研究

1984～1985年在福建省沙县和三明市郊调查了杉梢小卷蛾幼虫和蛹的空间分布,用比较频次法和几种聚集度指标进行分布型的测定。结果表明,幼虫和蛹多数样地都符合聚集分布。估计了最适抽样数,比较了五种抽样方法的适用性,提出了幼虫和蛹的最佳抽样方法。求得的有虫(蛹)株率与百株虫(蛹)量的回归式,可供生产上应用。