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校正估计法中若干理论问题的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 导论第8-15页
 第一节 选题背景与意义第8-10页
 第二节 相关理论研究及文献综述第10-12页
 第三节 本文的研究思路及框架第12-15页
第二章 相关知识回顾第15-25页
 第一节 基本假设条件第15-20页
 第二节 估计法的分类第20-23页
  一、基于设计的估计法第20-21页
  二、基于模型的估计法第21-22页
  三、直接估计和间接估计第22-23页
 第三节 模型在抽样估计中的作用第23-25页
第三章 基本假设下的校正估计法第25-43页
 第一节 基本假设条件第25页
 第二节 GREG估计量第25-32页
  一、模型辅助框架下的线性 GREG估计第26-32页
   (一) 线性GREG模型的建立第26-27页
   (二) 线性GREG模型的求解第27-28页
   (三) 线性GREG估计量的方差第28-30页
   (四) GREG估计量的若干性质第30-32页
 第三节 校正估计法第32-38页
  一、最短距离法第32-34页
  二、最短距离校正估计量的性质第34-35页
  三、工具向量法第35-37页
  四、工具向量校正估计量的性质第37-38页
 第四节 最短距离法与工具向量法的比较第38-39页
 第五节 校正估计法的随机模拟实验第39-43页
第四章 复杂抽样中的校正估计法第43-54页
 第一节 分层抽样中的校正估计第43-46页
  一、分层抽样校正模型第43-45页
  二、一个简单的特例第45-46页
 第二节 两阶段抽样中的校正估计第46-48页
 第三节 双重抽样中的校正估计第48-51页
 第四节 复合抽样中的校正估计第51-52页
 第五节 双重分层抽样中的随机模拟实验第52-54页
第五章 校正估计法的深化第54-70页
 第一节 分布函数的校正估计第54-57页
 第二节 分位数的校正估计第57-58页
 第三节 对方差估计量的校正第58-59页
 第四节 模型校正估计法第59-61页
 第五节 利用校正估计法处理无回答第61-67页
  一、存在无回答的抽样估计第61-62页
  二、处理无回答的校正估计第62-63页
  三、偏差的表达式第63-66页
  四、基于样本的指示量第66-67页
 第六节 两个计算机随机模拟实验第67-70页
  一、对分布函数的校正估计模拟第67-69页
  二、模型校正估计法的模拟第69-70页
第六章 数学角度看校正:凸规划第70-82页
 第一节 符号表示第70-71页
 第二节 解的存在性和唯一性——界的问题第71-73页
 第三节 校正估计问题的数值解:基本的运算法则第73-76页
 第四节 实例—利用校正估计法计算基尼系数第76-82页
第七章 总结和展望第82-84页
 第一节 论文的总结第82-83页
 第二节 对未来的展望第83-84页
参考文献第84-88页
附录第88-100页
致谢第100-101页

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