【摘 要】
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如何解决网络访问固定样本调查的统计推断问题,是大数据背景下网络调查面临的严重挑战。针对此问题,提出将网络访问固定样本的调查样本与概率样本结合,利用倾向得分逆加权和
【机 构】
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中国人民大学统计学院,中国人民大学应用统计科学研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金项目《大数据背景下非概率抽样的统计推断问题研究》(15BTJ014);中国人民大学2015年度拔尖创新人才培育资助计划成果
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如何解决网络访问固定样本调查的统计推断问题,是大数据背景下网络调查面临的严重挑战。针对此问题,提出将网络访问固定样本的调查样本与概率样本结合,利用倾向得分逆加权和加权组调整构造伪权数来估计目标总体,进一步采用基于有放回概率抽样的Vwr方法、基于广义回归估计的Vgreg方法与Jackknife方法来估计方差,并比较不同方法估计的效果。研究表明：无论概率样本的样本量较大还是较小,本研究所提出的总体均值估计方法效果较好,并且在方差估计中Jackknife方法的估计效果最好。
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