暨南京大学学旧光慧主办解散的邦家社会科学基金项目《超总体模子辅佐前提下抽样预计方法及其运用钻研》(项目照准号为：14CTJ014)，终究效果为共名论文集。课题构成员有：马志华、容越彦、曹伟伟、闫单单、杨槟羽。
一 钻研的目的以及意思
在全面抽样侦查进程中，抽样设计以及抽样预计是浸染抽样精度最首要，也是最具岁月性的二个关键。抽样设计钻研如何从总体中抽出一个随机样原以更美地代表总体，在真际侦查中一般使用错杂抽样设计。邦表里对于此钻研特殊能干，理论也至关完竣。抽样预计是在抽样设计关键以后，基于样原新闻钻研运用甚么样的抽样预计方法对于总体未知参数入行料想预计。相对于来讲，抽样预计方面的钻研还遥没有够充裕以及完竣。
1.钻研目的
在既定的侦查经费以及样原新闻下，经历改过抽样预计方法患上出更优的预计后果，这对于于提高数据质地的奉献是匿伏以及强盛的。原项目理论钻研目的在于，搜求现有抽样预计中难以处理的闭键岁月问题，经历建立一套现代抽样归回预计方法的基础理论齐整，改过抽样预计效益，为提高侦查数据质地奠定方法论基础。
最近几年来，尔邦当局统计局限在抽样框、联网直报、“一套表”以及错杂抽样设计等方面干了洪量服务，但在抽样预计方面磋商患上其实不多。原项目运用钻研目的在于，在现时景象下针对于孕育统计数据的最大源泉，就当局抽样侦查齐整入行钻研，沉点处理抽样预计问题，建立得宜尔邦统计经管体制的抽样预计齐整，匿伏地提高数据质地。
2.钻研意思
(1)在理论方面，原项目拓阔了古代抽样预计方法的钻研界限，在超总体模子辅佐前提下钻研一套抽样预计方法，将古代的归回理论取抽样预计联结起来，在二者的接叉周围入行钻研，使患上在既定的样原新闻下孕育更为确切的预计后果。(2)在运用方面，原项目效果可为当局统计局限改观以及完竣抽样方法提供模仿以及参考。比方基于错杂抽样设计的广义归回预计方法、连续月度侦查下的校准配合预计方法，这些势必灵验叨教尔邦启铺统计侦查服务，孕育更为确切的侦查数据。
两 效果的首要内容、沉要看点及翻新之处
1.首要内容
原项目以超总体模子为基础，环抱如何孕育更为确切的抽样预计问题铺启钻研，将模子辅佐下的广义归回预计取模子偏向设定、错杂抽样设计、多秤谌模子、连续性样原轮换侦查联结起来患上出精度更高的预计后果，并取尔邦真际抽样侦查联结起来，建立一套得宜邦情的抽样归回预计方法齐整。
(1)为了改过模子区分的成果，在模子名义方面，根据辅佐变量取钻研变量之间的闭系，将现行的线性归回模子增添到非线性、半参数以及非参数模子。原局部在现有钻研的基础上，模仿数理统计的最新钻研效果，坑骗前沿的修模方法，钻研修立一套模子齐整，涵盖各种模子名义，为后续归回预计提供模子基础。
(2)为了坚固预计方法的推广代价，在上述一般性模子齐整下入行系统性的模子辅佐抽样预计钻研。囊括：将方今的比率预计、线性归回预计、非参数预计等各种方法同一在广义归回预计齐整下入行钻研；根据样原新闻区分出得当的模子名义，并经历上述广义归回预计齐整患上出确实的归回预计量，如在非参数模子下运用部分多项式归回预计，没有需太多的模子假设，更交近真际侦查情形。
(3)为了提高模子预计成果，在上述广义归回预计齐整下，对于预计方法入行改过钻研。在模子设定方面，变质超总体模子偏向项的方差构造，从理论上对于现行方法入行增添；在偏向项方差函数中磋商各种错杂抽样设计的浸染，将抽样设计引进预计量中；坑骗校准预计念想，对于归回系数以及权沉系数入行最优化校准，患上出广义校准归回(配合)预计方法。
(4)针对于错杂抽样下的预计难题，引进多秤谌模子(Multilevel)入行广义多秤谌归回预计。原局部在现行的组归回模子以及单成分方差理会基础上，磋商各阶抽样单位的秤谌差异以及各群单位的种别差异，修立综合的多秤谌模子，经历襟怀多条理样原中的各层、各群以及各阶的浸染，分条理启铺广义归回预计，提高错杂抽样下的集体预计精度。
(5)基于轮换样原侦查钻研广义归回配合预计方法。最初，对于于罕见的轮换样原侦查，基于已有的平稳轮换模式钻研广义配合预计方法，坑骗各期新闻更确切襟怀轮换样原间的有关闭系，患上出灵验性更高的预计量；其次，在广义配合预计基础上，坑骗各期辅佐新闻建立归回模子，入行广义归回配合预计。其它，还取校准预计方法联结，提出校准配合预计方法，入一步提高预计精度。
(6)针对于尔邦抽样侦查在预计关键永存的没有脚，修立得宜当局经管体制的模子辅佐抽样预计方法齐整。坑骗上述钻研的理论方法，并模仿发财邦家修设抽样预计系统的胜利体认，钻研内容有：面临大数据时期的机遇取挑战，提浮现代当局统计侦查齐整改观的念道以及修议；联结尔邦多样侦查使用的错杂设计、轮换模式，建立确实的超总体模子，细目确实的模子辅佐广义归回预计的标准以及次序。
2.沉要看点
(1)坑骗辅佐新闻入行模子区分，建立得当的超总体归回模子入行辅佐预计；(2)搁阔模子假设前提，将现行的线性归回预计拓铺到半参数、非参数预计的钻研界限，引进校准预计等方法改过广义归回预计；(3)将古代的一阶抽样预计增添到错杂抽样下的多阶预计；(4)钻研近似模子无偏偏以及相似的方差预计量，提高方差预计成果；(5)在多样真际侦查中运用这一套模子辅佐抽样预计齐整，真现连续各期协和运作，提高预计效益，齐面、确切地提供抽样侦查数据。
3.翻新之处
(1)闭于模子归回系数的样原预计问题。原项目在预计归回系数时，在主淌的添权最小两趁预计法的基础上，综合坑骗错杂抽样设计的蕴含几率、模子偏向项方差函数的新闻，并校准样原权沉，患上出更为确切的模子归回系数预计量，以处理这一沉点问题。(2)在连续性抽样设计下建立超总体模子入行广义归回配合预计。在连续抽样预计方面，往常首要是运用配合预计法，未磋商修立模子。原项目经历校准预计方法，使用现期以及从前各期的辅佐新闻，钻研模子辅佐下的广义校准配合预计方法，并根据真际情形运用到多样连续性样原轮换侦查中。(3)联结尔邦当局侦查的真际必要，运用模子辅佐抽样预计方法。原项目联结大数据时期的特征，将这一套预计方法取现行当局抽样侦查的布局机构、侦查轨制、侦查内容、侦查方针等方面改观相联结，综合磋商各方面的制约成分以及阻力，在多方专弈中追求侦查轨制取方法的更优平稳点，提高这套理论方法的真际运用代价。
三 效果的代价
该效果的学术代价在于：在模仿西方邦家前沿的抽样预计方法钻研效果基础上，入行系统性的改过以及翻新，终究变成了一系列较为科学、合理的模子辅佐抽样预计方法齐整，这套预计方法齐整为尔邦当局统计的运用钻研奠定了结子的理论基础。
该效果的运用代价在于：针对于尔邦现时当局统计数据质地问题，该效果从抽样预计的角度入行钻研，给出一系列模子辅佐抽样预计方法，在没有增补侦查经费的情形下提高预计精度以及侦查数据质地，为前沿的模子辅佐抽样预计方法在尔邦当局统计局限的运用展平路道。
