基于自愿响应样本的流动人口城市融入状况的估计研究

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1、山西财经大学硕士学位论文学校代码10125专业代码025200硕士学位论文题目基于自愿响应样本的流动人口城市融入状况的估计研究姓名尹玉专业应用统计研究方向市场调查与分析所属学院统计学院指导教师米子川教授二〇一八年六月三日基于太原市外来人口城市融入情况的自愿响应样本估计研究UniversityCode10125MajorCode025200ShanxiUniversityofFinance&EconomicsThesisforMaster’sDegreeTitleTheEstimationonUrbanIntegrationofFloatingPopu

2、lationbasedonVoluntaryResponseSamplesNameYinYuMajorAppliedStatisticsResearchOrientationMarketingResearchSchoolSchoolofStatisticsTutorProfessorMiZichuanJune3，2018山西财经大学硕士学位论文学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究所做出重要

3、贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日山西财经大学硕士学位论文学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保管、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权山西财经大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密□，不保密□。在年解密后适用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月

4、日日期：年月日山西财经大学硕士学位论文摘要移动互联时代，抽样调查面临空前的质疑和挑战，大数据几乎成为抽样调查的掘墓者。然而，网络用户群的有偏性，即使面对大数据集，也难以得到精确的估计和推断。很多网络交易平台或社交网络集聚的用户量虽然庞大，但也不一定就能代表总体，只有主动参与社交和调查活动的用户才能成为有效样本，才可以藉此进行有效的估计和推断，这就是所谓的自愿响应样本。本文是国家社科基金课题《中国流动人口调查新方法研究》的阶段性成果，选择“太原市外来人口的城市融入情况调查”作为研究的切入点，旨在探索自愿响应样本是否会带来估计结果的偏差，如何纠偏，如何进

5、行更加精确的推断。为此，本文设计了网络自愿响应和面对面自愿响应两种非概率抽样模式，并对样本估计结果进行了对比分析。本文主要从以下四个角度分析和比较自愿响应样本估计结果。首先是对样本数据的描述性统计分析；其次是实证分析自愿响应样本的抽样估计结果；第三是实证分析自愿响应样本的模型估计结果；最后分别从参数优化和误差来源两个角度对估计结果做出进一步分析，得到以下结论：1、通过描述性统计分析中列联表的卡方检验表明，面对面的自愿响应样本估计准确度在年龄、职业类别之间均存在一定程度的关联性，而与性别之间的关联性不明显。2、在抽样估计中，本文通过单因素方差分析和描述

6、性统计分析，发现“个人月平均收入”和“家庭月平均收入”两方面在不同的自愿响应样本中所获得的样本均值与方差存在显著性不同。于是，再根据生物医学中BA模型检测的思想，按照性别、年龄、职业类别设置了七个特征值，进一步基于调研样本计算同一特征值对应的两种响应模式的个人月收入均值差，发现同一特质群体在两种渠道的填写信息不一致，得到自愿响应样本在抽样估计方面可能会引起明显偏差。3、在模型估计方面，首先基于传统统计模型得到了城市融入感的样本初步分类结果，之后再通过SVM分类器进行了二次评估，发现两次评估的结果基本一致，所以认为自愿响应样本不会带来模型估计方面的明显

7、偏差。另外，其中SVMI基于太原市外来人口城市融入情况的自愿响应样本估计研究分类器的参数处理与算法设置也会影响到模型评估结果的准确性。关键词：自愿响应样本；城市融入感；抽样估计；模型估计；SVM分类器II山西财经大学硕士学位论文ABSTRACTInthisMobileInternetage,samplingsurveyisfacedwithunprecedentedchallenges.Moreover,thebigdatanearlybecomethedisrupterforit.However,wearedifficulttogetexactly

8、estimationanddeductionevenifhavinglargedatasetmainlydu