【摘 要】
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本文研究多分类logistics回归模型排序集抽样(RSS)下的参数估计问题.在现有研究文献中,采用的是若干步二分类的排序集抽样的方法,然后利用所抽的样本进行参数估计.但是,在分
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本文研究多分类logistics回归模型排序集抽样(RSS)下的参数估计问题.在现有研究文献中,采用的是若干步二分类的排序集抽样的方法,然后利用所抽的样本进行参数估计.但是,在分类众多的时候,采用若干步二分类的排序在使用中较为繁琐.针对这一问题,本文提出了一次性多分类直接排序集的抽样方法,这将克服若干步二分类排序带来的繁琐.我们将这一抽样方法用于人口比例的估计中.数值比较表明,在若干步二分类的排序集抽样方法和一次性直接排序集抽样方法下得出的人口比例估计的标准差明显小于简单随机抽样(SRS)下得出的人口比例估计的标准差.并且一次性直接排序集抽样方法得出的人口比例估计的标准差明显小于若干步二分类的排序集抽样得出的人口比例估计的标准差.
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