最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt

最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt

ID:62048269

大小:1.43 MB

页数:55页

时间:2021-04-13

最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt_第1页
最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt_第2页
最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt_第3页
最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt_第4页
最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt_第5页
资源描述:

《最新05第五章--比估计与回归估计课件PPT.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、05第五章--比估计与回归估计第一节比估计的一般形式第二节分层比估计第三节回归估计的一般形式第四节分层回归估计第一节比估计的一般形式一、比估计综述比估计是依据调查变量与辅助变量间的比率来对总体有关参数进行估计和推断。通常简称比估计。同简单估计相比,比估计具有以下特点:(1)在比估计中,除调查变量外,还需要了解与调查变量有关的辅助变量,并且要求辅助变量的总体均值或总体总和必须事先已知。充分利用辅助变量带来的信息估计总体参数,比单纯用调查变量资料会有更好的效果。比率估计的近似方差的证明当足够大时,将其代入上式分母,得

2、于是因此,当足够大时,。这时注意到是的样本均值,且的总体均值因此证明:由方差相关系数当总体方差未知时,可用样本方差替代,以估计方差。此时:或(未知时)其中三、总体均值和总和的比估计当调查变量和辅助变量具有正相关关系时,为了利用辅助变量的信息,可以构造总体均值或总和的比估计量。在简单随机抽样中,总体均值和总体总和的比估计量分别为:其中或必须已知。当n充分大时即与分别是与的近似无偏估计。其方差为:其方差估计量为:四、比估计量与简单估计量的比较对简单随机抽样,若n足够大,则当时,有:其中:分别为总体中x与y的变异系数。

3、证明:∵n足够大时,对比估计量有:又对简单估计量,有:∴当<0,即时,特别当≈(例如当x是y的前期数据时有这种可能)时,只要ρ>1/2,比估计量就比简单估计量更为精确。结论:利用比估计提高抽样效果的条件是ρ>1/2。五、样本容量的确定估计总体比率时如果允许的最大方差为V,当n充分大时,由得估计总体均值时,如果允许的最大方差为V,由于所以:估计总体总和时,如果允许的最大方差为,将代入上式,则得:第二节分层比估计分层随机抽样中的比估计量有两种形式:先构造各层比估计,再加权平均——各层分别比估计;先加权平均,再构造比估

4、计——联合比估计。一、各层分别比估计各层分别比估计是先对各层分别进行比估计,然后按层权加权平均,以得出总体参数的估计,即:(已知)(已知)在分层随机抽样中,若每层的样本量都较大,则为Y的近似无偏估计。其方差为:当各层的总体方差未知时,方差的估计量:Y的估计量的方差(或方差估计量)乘以即可得出的估计量的方差(或方差估计量)。二、联合比估计联合比估计是先按分层随机抽样公式估计Y和X:然后用这两个量的比及已知的X对Y作估计:其中:联合比估计只需要已知X,而无需已知每层的。此时:分层随机抽样中,若总样本量n是较大的,则

5、与分别为Y与的近似无偏估计,其方差为:其方差估计量为:三、各层分别比估计量与联合比估计量的比较从偏倚的角度看,各层分别比估计量的偏倚较大,从方差的角度看,除了各层比率均相等时,外,一般只要各层的样本量均较大时,各层比估计更加有效。即有:因此,当均大时,用分别比估计量。否则用联合比估计量较好第三节回归估计的一般形式一、回归估计概述回归估计就是根据样本各单元调查变量与辅助变量间的关系构造回归方程,并据回归系数对总体有关参数进行估计。如果在回归估计中只有一个辅助变量,则所进行的估计称为一元回归估计,若同时采用多个辅助变

6、量综合进行估计,则称为多元回归估计。多元回归估计比一元回归估计效果更好,但更复杂。这里只介绍一元回归中的线性回归估计。回归估计的主要特点有:(1)回归估计充分利用了有关的辅助变量资料以有效地提高估计的精度;(2)回归估计中要求辅助变量的总体均值或总和事先已知;(3)回归估计一般只适用于有限总体,因为只有有限总体才可能计算出辅助变量的总体均值和总和;(4)回归估计量一般优于比估计量和简单估计量。特别地当回归系数等于总体比率(即总体回归直线通过原点)时,回归估计量与比估计量的效果相同,当调查变量与辅助变量间的相关系数

7、ρ=0时,回归估计与简单估计的效果相同。但是,回归估计量的优越性只有在大样本的情形下才能得到较好的发挥,而在小样本时,它的性质就不大好,因而使用回归估计量,样本量一定要大,一般情况n≥30时,回归估计量较比估计量和简单估计量有较优的估计效果,但它的意义不如后两法简单明了,计算方法也较为复杂,特别是多元线性回归估计或非线性回归估计时更是如此。不过随着电子计算机的广泛应用,再复杂的计算也可通过计算机进行。回归估计中辅助变量可以是一个,也可以是两个或多个;辅助变量应与调查变量存在一定的联系(不一定是密切关系)。二、回归

8、估计量的一般形式对于简单随机抽样,总体均值与总和Y的线性回归估计量定义为:1、β为设定的常数(如β=B)时的情形回归估计量则为:在简单随机抽样中,是的无偏估计量。其方差为:为的无偏估计量。当时,的方差达到极小,且证明:要使为极小值,则必使对B的偏导数等于零,即则:代入可得证毕。2、β需从样本计算时的情形当β需从样本计算时,受前面确定B的最佳值的思路的启发,β的一个有效估计

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。