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    一類比估計量在數(shù)量特征敏感問題調(diào)查方法中的應(yīng)用

    2020-06-24 07:52:10李珊珊
    江西科學(xué) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:估計量童話輔助

    李珊珊,劉 迪

    (河套學(xué)院理學(xué)系,015000,內(nèi)蒙古,巴彥淖爾)

    0 引言

    數(shù)量特征敏感問題調(diào)查方法的主要目的是估計敏感變量的均值或總值,例如調(diào)查員工平均額外收入多少,企業(yè)偷稅金額,學(xué)生作弊次數(shù)等。1969年Greenberg[1]提出了調(diào)查數(shù)量特征敏感問題的隨機化回答方法,Himmelfarb和Edgell[2]設(shè)計了加法模型,許多學(xué)者在一些經(jīng)典模型的基礎(chǔ)上進行了研究,文獻(xiàn)[3]設(shè)計了一種數(shù)量特征敏感問題的改進模型;文獻(xiàn)[4]以Greenberg模型與加法模型為基礎(chǔ)提出了新模型,減少估計量的方差,提高了估計精度;文獻(xiàn)[5]在2種經(jīng)典模型的基礎(chǔ)上給出了3種數(shù)量特征隨機化回答模型。金瑩[6]對2種經(jīng)典模型作了改進,提出一種改進的Greenberg模型,提高了估計精度。

    在直接調(diào)查中,通常利用與調(diào)查變量相關(guān)的輔助變量,借助輔助信息來提高估計敏感變量的精度。文獻(xiàn)[7]在2006年結(jié)合比估計提高了Warner模型的效率;文獻(xiàn)[8]在2007年使用了回歸分析提高了一般化隨機裝置的效率;文獻(xiàn)[9]提出雙輔助信息敏感性問題問卷調(diào)查技術(shù);文獻(xiàn)[10]利用輔助信息提高屬性特征隨機化回答技術(shù)的效率。本文探討基于金瑩提出的改進的Greenberg模型,構(gòu)造一類比估計量提高估計精度的問題。一類比估計量由Naik and Gupta[11]提出,包括均值、比估計、乘積估計、Srivastava(1967) 、Walsh(1970) 、Reddy(1973、1974)、Sahai(1979) 、Vos(1980) 、Adhvaryu和Gupta[12-19]提出的估計方法。通過理論推導(dǎo)和數(shù)值比較,在一定的條件下,提出的估計量提高了估計效率。

    1 金瑩改進的Greenberg模型

    金瑩[6]提出改進的Greenberg模型調(diào)查方法。

    第2步:產(chǎn)生0-1分布的隨機數(shù)di,且P(di=1)=p。

    敏感性變量Y均值μY的估計量為

    估計量的方差為

    童話是屬于兒童文學(xué)范疇的一種特殊的文字表現(xiàn)形式,是為了適應(yīng)小學(xué)生心理發(fā)展特點而構(gòu)建的一個虛擬世界,伴隨在每位兒童的成長過程中。在實際教學(xué)中,為最大程度地發(fā)揮出童話的文學(xué)優(yōu)勢,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,保證童話課堂教學(xué)的有效性,教師可采用設(shè)置教學(xué)情境、拓展教學(xué)內(nèi)容、組織課外活動等多種形式的教學(xué)方法,發(fā)揮童話的審美功能,進而激活學(xué)生的想象,豐富他們的情感體驗,帶領(lǐng)他們真正走進童話的世界。下面我就小學(xué)語文童話教學(xué)的三種策略展開探究。

    2 改進的估計量

    提出一類比估計量,用于改進的Greenberg模型。隨機化裝置盒中有外形相同的兩類卡片:1)敏感變量值Y,輔助變量值T;2)無關(guān)變量值X,輔助變量值T。

    然后將卡片1)、2)以預(yù)定的比例p和1-p放入一個盒子中,回答者有放回地從盒中抽取卡片,并作出真實回答:(z1,t1),(z2,t2),…,(zn,tn)。

    (1)

    (2)

    下面計算

    綜上

    3 效率比較

    3.1 比較估計量的偏差的大小

    3.2 比較估計量的均方誤差的大小

    當(dāng)a,b,m取一些值時得到一些重要的估計,如表1所示。

    表1 提出的一類估計包括的估計量

    綜上可以得出如下結(jié)論。

    1)當(dāng)K≤-1時,2K+1<(b-a)m<-1。

    2)當(dāng)-1

    3)當(dāng)-1/2

    4)當(dāng)0

    5)當(dāng)1/2

    6)當(dāng)K≥1時,1<(b-a)m<2K-1。

    通過以上結(jié)論,可以在實驗中根據(jù)不同值選擇不同的參數(shù)范圍。

    4 數(shù)值模擬

    K^μY1^μY2^μY3^μY4^μY5^μY6^μY7^μY81)0.340.531.705.820.190.190.190.198.882)-0.400.535.855.030.540.540.540.544.873)-0.140.212.011.200.180.180.180.180.904)0.240.632.056.540.280.280.280.289.77

    5 結(jié)論

    從數(shù)值比較結(jié)果可以得出結(jié)論:利用輔助變量提出一類估計量的均方誤差在參數(shù)一定的條件下優(yōu)于金瑩模型的效率,一類估計量中在參數(shù)不同的條件下包括7種不同的估計量,估計量的精度有所不同,再利用第3部分理論推導(dǎo)的結(jié)論,參數(shù)滿足(b-a)m=ρUTσU/RσT可以得到最優(yōu)的估計效率,從表2中可以大致看出模型在參數(shù)滿足等式時的估計效率大致相同,而模型2)的效率較低的原因是因為選擇的輔助變量與敏感變量的相關(guān)系數(shù)為0.02,這也從側(cè)面驗證了選擇與調(diào)查變量無關(guān)的輔助變量時,不會提高估計效率。

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