样本轮换在分层整群抽样中的应用

针对实际连续抽样调查中样本轮换的广泛应用,将简单随机抽样场合下的样本轮换问题推广到分层简单随机连续抽样、整群连续抽样,并讨论其估计量、样本量、最优权数以及最优样本轮换率.     

整群抽样的回归估计

本文研究整群抽样调查中在不满足分群原则时，可利用回归估计提高估计精度的方法，并通过实例说明，回归估计法应用于整群抽样是降低抽样误差的有效方法。     

市场调研中的混合双重分层抽样方法

提出了一种叫做混合双重分层抽样的方法,描述了怎样将它用到市场调研中去;给了一个实际例子来详细讨论这种方法,同时也近似地用图来说明这种方法的误差.     

整群抽样最优群结构的研究

从抽样调查中普遍存在的一对矛盾入手，合理构造了样群结构及成本结构的效率函数，按使其取得最大原则确定最优样群结构。     

二相分层抽样时的样本单位数的最优设计

讨论为分层的二相抽样时,其样本单位数的最优设计问题。     

分层整群抽样下敏感问题问卷调查技术及其应用

文章提出了属性特征敏感问题在分层整群抽样下的问卷调查技术,讨论了运用该方法所得的敏感属性的比例估计及其估计方差的计算公式,计算出了敏感属性比例95％的置信区间。并在湖南城市学院本科学生在大学四、六级英语水平考试中是否曾作弊情况的实例调查中取得了信誉度较高的成功应用效果。     

分层部分样本轮换抽样下的混合估计

在实际抽样调查中，人们常采用部分样本轮换的方式进行抽样调查，然而，它的估计估计与精度如何，尚未见报导。本文试图对常用的分层抽样方式下的部分样本轮换抽样的估计及其精度问题作一探讨；     

模糊综合评价的分层抽样方法

在简单随机抽样方法的基础上提出了分层抽样的模糊综合评价模型。把模糊综合评价与分层抽样方法结合起来是综合评价理论的创新。该研究解决了以下问题 :1)导出了非离散状态下分层抽样的评价指标置信区间公式 ;2 )为了提高综合评价的估测精度提出了主导型分层技术 ,此项技术的核心是在模型中保持一个非抽样层 ,可以大大缩小总体评价指标值的置信区间 ,从而改善了评价结果的可信性。这个理论用于工业产品质量的宏观管理将带来质量管理体制的变化并节约质量管理的费用。     

体育调研中的两特征分层抽样方法

在体育调研工作中,所采用的分层抽样时层面的划分通常是按一个特征设计的,方法比较简单。但是体育调研通常所及到的调查项目较多,而且调查的结果又与一个以上分层特征有关,故使用以往分层抽样的方法得不到满意结果。本文引入的“两特征分层抽样方法”可以高效地解决以上提出的问题;由于所抽取的样本近似简单随机样本,这将有利于最后的计算机统计分析。     

省级工业多目标抽样最佳样本数目分析法初探

通过对我国工业统计抽样调查实际工作中的有关方法制度的分析研究，阐明了关于我国省级工业抽样调查中的样本框的构造和分解方法；对于各分解后的样本进行特征值分析和相关分析，提出了多目标(指标)抽样调查的样本数目确定的综合排序分析方法。     

动态聚类在抽样调查中的应用

将动态聚类分析应用于抽样调查方案的总体分组。其要点是:首先将原始数据标准化并进行初始分类;然后根据分类函数进行批修改;最后通过 A 检验得到最优分组。这一方法已在实际抽样设计中成功地运用,并取得了满意的效果。     

多元简单随机抽样及分层抽样回归估计法

文章系统地讨论了多元简单随机抽样及分层抽样的回归估计法，说明与无辅助信息抽样相比，回归估计法是一种更有效的方法，并得出了总体均值的一些统计推断     

二相PPS抽样的样本单位数的最优设计

该文讨论了为ＰＰＳ抽样的二相抽样时，其样本单位数的最优设计问题。并结合实例进行了分析。     

抽样调查的目标规划模型

在给定调查总费用及调查精度要求的情况下,分别建立了单个总体及多个总体的分层抽样调查的目标规划模型.     

利用微生物净化玉米淀粉工业废弃物的研究

玉米淀粉工业的主产品为淀粉，副产品有玉米蛋白粉，玉米油，黄浆，菲汀等，但是淀粉生产的同时有大量的废弃物排放，严重地污染了环境，尤其是污染地面水环境。现行污水处理方法因经济性差等原因，在淀粉工业中应用甚少。     

多变量分层抽样技术的改进与应用

多目标抽样调查对于提高样本利用效率、节约调查费用、全方位反映总体都有极为重要的意义。通过引进Ward系统聚类法改进多目标分层抽样方法;选择合适的调查指标作为辅助变量构造分层比率估计推断差异较大的指标,改进多目标分层估计量。最后进行实际应用与比较。总体上该改进的分层设计方案不仅在精度上、成本上有较大的优良性,而且在可操作性方面更显优势。     

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。