基于平衡轮换样本调查的时间序列建模

摘要：

连续性抽样调查由于能够描述目标总体随时间的动态变化过程,吸引了越来越多国内外学者的关注.国外连续性抽样的研究已经十分成熟,在已知的轮换模式下,建立合适的模型,使得模型能较好地描述数据的真实生成过程,从而得到精度更高的目标估计量.文章建立一般轮换模式rm1～rm-12下的时间序列模型,然后以63～62模式为例,利用状态空间模型和卡尔曼滤波,给出已有信息下的最优估计,有效减少抽样误差,提高样本的估计精度.

关键词：轮换模式、时间序列建模、抽样误差、卡尔曼滤波

分类号：C811(统计方法)

资助基金：全国统计科学研究计划项目2012LY014;霍英东教育基金会项目141096;广东省优秀博士学位论文资助项目sybzzxm201120

在线出版日期：2017-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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