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第五章 比估计与回归估计 5.1 比估计 一、使用比估计的两种情况 1.比值(或比率) 例: 例: “筛选性”问题 例:1802年,法国的Laplace受政府委托进行法 国人口的估计与推算。推算方法如下: 2.利用辅助变量的信息改进估计的精度 利用辅助变量的信息改进估计的精度 比估计的使用条件: (1)调查变量与辅助变量间有正线性相关关系 ,且大致呈正比例; (如果辅助变量与调查变量间有负线性相关关 系,则要采取乘积估计。) (2)估计 或Y时 ,一般要求辅助变量的总 体总量或均值是已知的。 (3)适用面广,可以用于简单随机抽样,也可用 于分层随机抽样、整群抽样、多阶抽样等; 二、简单随机抽样下的比估计 1.比值估计量: 2.比估计的性质: 对于简单随机抽样 证明: (3)比估计的方差估计 例:某小区有1920户,从中随机抽取了70户, 调查各户的住房面积(单位:平方米)和家 庭人口,得数据: 试对人均住房面积作点估计和置信度为95%的 区间估计。 解: 3.比估计与简单估计的比较 4.估计R时样本量的确定: 4.估计 时样本量的确定: 例:某公司有1000名职工,为了估计职工今年与去年病假工时的比 率,要抽一个容量为n的简单随机样本进行调查。先随机抽了10人 作试点调查,数据如下: 编号去年病假工时今年病假工时 11213 22425 31515 43032 53236 62624 71012 81516 902 101412 希望以置信度95%,使估计R的绝对误差不超过0.01,应抽容量为多 大的样本?已知公司职工去年病假工时为16300。 解: 例:审计员想把一个医院的财产的现在价值与记录价值作一比较。 从计算机存储的记录里查到,医院的财产有2100项,共计价值 950000元。为了估计现在的价值,拟在2100项目中随机抽取n项。 因为没有信息可用来确定n,先随机抽了15项,获得数据整理如下 : 试确定n,使估计量的绝对误差不超过500元(置信度为95%)。 解: 三、分层随机抽样下的比估计 在大样本时, 1. 分别比估计:若 各层的样本量比较大时,各层可分别进行比估 计,再进行加权平均,所得估计量称为分别比估计。 2. 联合比估计:若 某些层的样本量比较小时,可以采用联合比估计 。对两个指标先求总体均值或总和的分层估计,然后用它们构造 比估计,所得估计量称为联合比估计。 5.2 回归估计 Linear regression 1.简单随机抽样中的回归估计量: 对于简单随机抽样,总体均值和总体总和的回归估计量分别为: 证明: 例:总体由75308个农场组成,设yi为第i个农场养牛的头数, xi为第i 个农场的面积。已知农场平均面积为31.25英亩,选取一个样本容 量为2055的简单随机样本。经计算得: 试估计每个农场平均养牛头数及标准差。 解: 二、分层随机抽样下的回归估计 在大样本时, 1. 分别回归估计:若 各层的样本量比较大时,各层可分别进行回 归估计,再进行加权平均,所得估计量称为分别回归估计。 2. 联合回归估计:若 某些层
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