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抽样调查中估计量的Bootstrap修正及样本量的确定 被引量:2

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摘要 估计量的精度和样本量的确定是抽样设计中所关心的两个主要问题。在一定条件下,对于简单随机抽样,通过对初级样本的Bootstrap抽样可以提高均值估计量的精度。中心极限定理一直是抽样调查中确定样本量的主要理论依据,基本思想就是将标准正态分布作为给定统计量的近似分布。如果利用Bootstrap方法模拟近似分布,同样可以确定样本量。文章结合具体例子对两种方法确定的样本量进行了对比分析。
作者 刘赪 赵联文
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第3期21-22,共2页 Statistics & Decision
基金 西南交通大学青年教师科研起步资助项目(2007Q091)
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Efron, B. Boostrap Methods: Another Look at the Jackknife[J]. The Annals of Statistics, 1979, (7).
  • 2Davison, A. C., Hinkley, D. V. and Young, G. A., Recent Developments in Bootstrap Methodology [J]. Statistical Science, 2003(1).
  • 3Diciccio, T. J., Efron, B. More Accurate Confidence Intervals in Exponential Families [J]. Biometrika, 1992, 79.

同被引文献28

引证文献2

二级引证文献42

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