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在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时经常面临的情况。序贯调整估计量是本论文提出的解决这一问题的新方法。在详细介绍了序贯调整估计程序后,论文用随机模拟的方法研究了该估计量的数学性质,并将其与经典的不完全事后分层估计量做了比较。
序贯调整估计量——不完全事后分层估计的新方法
【摘 要】
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在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时经常面临的情况。序贯调整估计量是本论文提出的解决这一问题的新方
【机 构】
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中国人民大学财政金融学院,中国人民大学应用统计研究中心,中国人民大学统计学院
【出 处】
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数理统计与管理
【发表日期】
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2007年5期
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