抽样调查-第9章二重抽样.ppt

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1、§9.1引言一、二重抽样的定义二重抽样(doublesampling),也称二相抽样,是指分两步抽取样本。先从总体N中抽样一个较大的样本,称为第一重样本,对其进行调查以获取总体的某些信息,为下一步的抽样估计提供条件;然后在第一重样本中再进行第二次抽样。这种抽样方法称为二重抽样。二、二重抽样与两阶段抽样的区别1.两阶段抽样是先从总体N个单元中抽出n个样本单元,却并不对n个样本都进行调查,而是从中再抽出若干个二级单元进行调查。2。两阶段抽样的第二阶段抽样单元与第一阶段抽样单元往往是不同的。而二重抽样的第二重样本往往是第一重样本的子样本

2、。三、二重抽样的作用(一)有利于筛选主调查对象(二)节约调查费用(三)提高抽样效率(四)可用于研究样本轮换中的某些问题(五)降低无回答偏倚§9.2为分层的二重抽样分层抽样是一种应用广泛的抽样方程,但进行分层抽样有一个前提,即需要将总体N个单元划分为L个互不重叠的层,而且需要知道各层的权重。如果事先无法知道总体的层权,可以采用二重抽样方法。一、符号说明用下标h表示层数,总体第h层的单元数:总体单元数:第一重样本第h层的单元数:第一重样本单元数:第二重样本第h层的单元数:第二重样本单元数:总体单元第h层的权重:第一重样本第h层的权重:

3、第二重样本第h层的抽样比:第二重样本第h层j单元的观测值:第二重样本第h层样本单元的平均数:总体方差:,第h层的总体方差:第一重样本第h层方差:第二重样本第h层方差:二、抽样方法第一步:利用简单随机抽样,从总体的N个单元中随机抽取第一重样本,样本单元数为;根据已知的分层标志将第一重样本分层,令,则是总体层权的无偏估计。第二步:利用分层随机抽样,从第一重样本中抽取出第二重样本,样本单元数为n,第h层样本单元数为三、估计量及其性质(一)均值估计量采用二重分层抽样,对总体均值的估计量为:(二)均值估计量的性质性质1估计量是的无偏估计。即

4、因为所以有性质2的方差为:式中,为总体方差;为第h层的总体方差;为第二重样本第h层的抽样比。性质3的样本估计量为:式中,为的近似无偏估计;为第二重样本第h层方差。【例9.1】某银行要调查其客户的资产情况,已知该银行的客户数为8000,针对客户规模差异较大的特点,拟采用分层抽样。但由于缺乏现有的分层资料,决定采用二重分层抽样方法。第一重样本量=1000,根据其自报的资产情况可分为4层:第一层为300万元以下;第二层为300万元~1000万元;第三层为1000万元~件2000万元;第四层为2000万元以上。然后在第一重样本分层的基础上

5、,在各层分别抽取第二重样本。第二重样本量为,对这200个客户进行详细的调查,取得有关数据如下表,试估计该银行所有客户的资产总额及其抽样标准误差。分层第一重样本第二重样本样本均值300万元以下300~10001000~20002000万元以上合计5403201004010008060402020027154040031009600451201.012.7115.38690.53解根据上表可计算各层的权重:该银行客户的平均资产额估计为:(百万元)该银行共有8000个客户,故全部客户资产总额为:(百万元)的方差估计为:因此,该银行客户资

6、产总额的抽样标准误的估计:(百万元)四、二重分层抽样样本量的最优分配二重分层抽样中有两次抽样,这两次抽样的样本量即和,直接影响估计的精度。第一重抽样越大,对分层信息的了解和估计就越精确,从而可以减少估计量的误差;同样,第二重抽样越大,估计量的方差越小。调查的经费是有限的,因此,需要在给定费用的条件下,选择和,使得估计量的方差最小。假设第一重抽样的单元平均调查费用为,第二重抽样第h层的单元平均费用为。忽略其他费用,则费用函数可以表示为:由于是随机变量,所以选择和的期望费用为:而总体均值估计量的方差为:要在一定的费用约束下使估计方差最

7、小化,则有由在实际应用中,要确定最优的和,需要对总体事先有一定的了解,例如对有一些粗略的估计。§9.3为比率估计的二重抽样一、二重抽样比率估计的抽样方法第一步从总体的N个单元中随机抽取第一重样本,样本单元数为;对于第一重样本,仅观测辅助变量信息,用辅助变量的样本均值估计总体均值。第二步从第一重样本中随机抽取出第二重样本,样本单元数为;对于第二重样本,观测目标变量与辅助变量,并用获得的和,计算,构造比率估计。二、二重抽样的比率估计及其性质二重抽样对总体均值的比率估计:式中,分别为第二重样本目标变量与辅助变量的样本平均数;为第一重样本

8、辅助变量的平均数。性质4与简单随机抽样下的比例估计一样,是个有偏估计,其偏倚随着样本量的增加而缩小。当第二重样本的样本量足够大时,是近似无偏的。即证明:记因为当第二重样本量n足够大时有因此,是的近似无偏估计。性质5二重抽样比率估计的方差为:通常可忽

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