李冰
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：暨南大学经济学院更多>>
- 发文基金：全国统计科学研究计划项目霍英东基金更多>>
- 相关领域：社会学经济管理更多>>
- 基于平衡轮换样本调查的时间序列建模
- 2017年
- 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r^m_1~r^(m- 1)_2下的时间序列模型,然后以6~3~6~2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。
- 李冰陈光慧
- 关键词：抽样误差卡尔曼滤波
